基于随机集的行人跟踪算法性能评估
计算机视觉与模式识别
2012-11-26 v1
摘要
本文在行人视频跟踪的背景下，评估了三种基于随机有限集的多目标跟踪器的误差性能。评估使用了一个公开可用的视频数据集（城镇中心街道），该数据集包含 4500 帧且具备真值标注。所有行人跟踪算法的输入均为使用方向梯度直方图 (HOG) 检测器获得的相同的头部和身体检测集。跟踪误差使用最近提出的针对轨迹的 OSPA 度量进行测量，该度量被采纳为唯一已知的用于测量两组轨迹之间距离的数学严谨度量。本文在不同条件下进行了对比分析。
引用
@article{arxiv.1211.0191,
title = {Performance Evaluation of Random Set Based Pedestrian Tracking Algorithms},
author = {Branko Ristic and Jamie Sherrah and Ángel F. García-Fernández},
journal= {arXiv preprint arXiv:1211.0191},
year = {2012}
}
备注
6 pages, 3 figures