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结构先验约束下的实时多目标跟踪  
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【英文篇名】 Real-time multi-object tracking with structure priors
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【作者】 赵其鹏; 孙永宣; 洪艳; 姚婷婷; 谢昭;
【英文作者】 ZHAO Qipeng; SUN Yongxuan; HONG Yan; YAO Tingting; XIE Zhao; School of Computer and Information; Hefei University of Technology; Center of Information and Network;
【作者单位】 合肥工业大学计算机与信息学院; 合肥工业大学信息与网络中心;
【文献出处】 计算机工程与应用 , Computer Engineering and Applications, 编辑部邮箱 2016年 04期  
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 目标跟踪; 结构先验; 密集采样; 傅里叶变换;
【英文关键词】 object tracking; structure priors; dense sampling; fast fourier transform;
【摘要】 多目标跟踪算法通常需要计算多帧、多目标间的数据关联,由于目标样本数量大,优化过程十分耗时,因此往往实际应用受限。提出一种实时的多目标跟踪算法,通过建立在线更新的结构先验模型约束目标间的空间位置关系,从而捕获多帧多目标间的数据相关性;在推理目标的空间置信度时,为克服传统方法使用稀疏采样造成样本不足引起目标状态估计不准确的问题,采用一种新的思路:提取目标及其周围区域作为正例样本,在计算过程中引入循环矩阵理论进行密集采样,并进一步通过对解进行傅里叶变换,实现对搜索窗口内所有样本似然的快速推理,从而为结构先验模型提供目标所有可能位置的置信度。实验结果表明了该算法在提高跟踪精度的同时显著降低了运算时间。
【英文摘要】 In general,the multi-target,multi-frame data association needs to be exploited in multiple objects tracking.However,large number of samples and time complexity of the objective function limits its application. A novel real-time multi-object tracking algorithm is proposed. An on-line updating structure priors model is presented to capture the data space association. For the inference of space confidence,a dense sampling method is presented to overcome the imprecision of target state caused by traditional spa...
【基金】 国家自然科学基金(No.61273237,No.60905005)
【更新日期】 2016-03-15
【分类号】 TP391.41
【正文快照】 1引言实现多目标跟踪最简单的方法是将单目标跟踪器目标跟踪是计算机视觉领域的研究热点,在场景监运行多次,每次分别跟踪每一个目标,但在该做法下,将控、行为分析、人机交互等领域有重要指导作用[1-3]。相忽略帧间的数据关联(如目标外观的类似性,目标运动比于单目标跟踪,多目标

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