Штучний інтелект

Науковий журнал

ISSN 2710-1673

ONLINE: ISSN 2710-1681

Шукати за:

Роком видання
Автором
Назвою статті

Object detection and tracking by motion analysis

Агарков А.В.1
1 Інститут проблем штучного інтелекту МОН і НАН України

Повний текст (PDF)

УДК: 004.89, 004.93
Мова публікації: Російська
Stuc. intelekt. 2015; 20; (1-2):28-35

Анотація: У даній роботі запропоновано вирішення задачі виділення і відстеження об'єктів у відеоряді з нерухомим фоном на основі аналізу руху в кадрі і представлення зображення і об'єктів як множини структурних елементів. Опис об'єктів має дворівневу ієрархію, що дозволяє гнучко адаптувати його при зміні об'єкта. Адитивний опис об'єкта у вигляді множини структурних елементів дозволяє здійснювати трекінг в умовах часткового перекриття.

Ключові слова: трекінг об'єктів, структурні елементи.

Посилання:

  1. Shevchenko A.I., Salnykov I.S., Salnikov R.I., Tsapko Ye.V. Robotyzovani kompiuterno-aparatnikompleksy shyrokoho pryznachennia: neobkhidnist i problemy stvorennia // Yskusstvennыi yntellekt. –№ 2. – 2012. – S. 69-79.
  2. Polivtsev S.A. Intellektualnaya radioset s nechetkoy konfiguratsiey // Iskusstvennyiy intellekt. - 2010. -№ 3. - S. 599 – 606.
  3. Fernando de la Torre Frade. Moving object detection and tracking system: a real-time implementation /Fernando de la Torre Frade, Elisa Martínez Marroquín, Eugenia Santamaría Pérez, Jose Antonio MoránMoreno // Seizième colloque gretsi — 15-19 septembre, 1997. — P. 375-378.
  4. Yilmaz A. Object Tracking: A Survey / Alper Yilmaz, Omar Javed, Mubarak Shah // ACM ComputingSurveys. – 2006. – Vol. 38. – No. 4. – Article 13. – P.1-45.
  5. Vasilis Papadourakis. Multiple objects tracking in the presence of long-term occlusions / VasilisPapadourakis, Antonis Argyros // Computer Vision and Image Understanding. — 2010 — vol.114. – P.835–846.
  6. Andres Alarcon Ramirez and Mohamed Chouikha. A New Algorithm for Tracking Objects in Videos ofCluttered Scenes / Andres Alarcon Ramirez, Mohamed Chouikha // International Journal of InformationTechnology, Modeling and Computing (IJITMC) – May, 2013. - vol.1, No.2, – P.72-83
  7. Robert T. Collins. On-Line Selection of Discriminative Tracking Features / Robert T. Collins, Yanxi Liu// Pattern Analysis and Machine Intelligence. – 2005. – vol. 27, issue 10. – P. 1631 – 1643.
  8. D. S. Bolme. Visual Object Tracking using Adaptive Correlation Filters / D. S. Bolme, J. R. Beveridge,B. A. Draper, Y. M. Lui // Computer Vision and Pattern Recognition. — June, 2010. — P. 2544 – 2550.
  9. Martin Godec. Hough-based Tracking of Non-rigid Objects / Martin Godec, Peter M. Roth, Horst Bischof// In Proc. International Conference on Computer Vision (ICCV). — 2011. – P. 81 – 88.
  10. Zdenek Kalal. Online Learning of Robust Object Detectors During Unstable Tracking / Zdenek Kalal ,Jiri Matas , Krystian Mikolajczyk // In International Conference on Computer Vision. – 2009.
  11. Kalal Z. P-N learning: Bootstrapping binary classifiers by structural constraints / Kalal Z., Matas J.,Mikolajczyk K. // Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). – 2010. – P. 49 – 56.
  12. Boris Babenko. Robust Object Tracking with Online Multiple Instance Learning / Boris Babenko, , MingHsuanYang, Serge Belongie // Pattern Analysis and Machine Intelligence. – 2010. – vol. 33, issue 8. – P.1619 – 1632.
  13. David A. Ross. Incremental Learning for Robust Visual Tracking / David A. Ross, Jongwoo Lim, RueiSungLin, Ming-Hsuan Yang // International Journal of Computer Vision. – 2008. – vol. 77, issue 1-3. –P. 125-141.

Переглянути повний текст статті (PDF)