基于卡尔曼滤波的视频流目标跟踪中的效用与隐私
最优化与控制
2020-06-16 v1 信号处理
摘要
计算机视觉中的目标跟踪是一个难题。隐私与效用问题为此问题增添了额外的复杂性。在本工作中，我们考虑在使用卡尔曼滤波跟踪视频流中目标时保持隐私与效用的问题。我们提出的第一种方法确保该目标的定位精度不会提升到某一特定水平之上。我们提出的第二种方法确保同一目标的定位精度始终保持在某一特定阈值之下。
引用
@article{arxiv.2006.08098,
title = {Utility and Privacy in Object Tracking from Video Stream using Kalman Filter},
author = {Niladri Das and Raktim Bhattacharya},
journal= {arXiv preprint arXiv:2006.08098},
year = {2020}
}
备注
6 pages, 5 figures