論文の概要: Simple online and real-time tracking with occlusion handling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.04147v1
• Date: Sat, 6 Mar 2021 16:04:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-09 15:41:13.488116
• Title: Simple online and real-time tracking with occlusion handling
• Title（参考訳）: 閉塞処理による簡易オンライン・リアルタイムトラッキング
• Authors: Mohammad Hossein Nasseri, Hadi Moradi, Reshad Hosseini, Mohammadreza Babaee
• Abstract要約: 複数物体追跡はコンピュータビジョンにおいて難しい問題である。 最近のアルゴリズムは、これらの課題を克服するために動きと外観の手がかりを使用する。 新規なオンライン複数オブジェクト追跡アルゴリズムが提示される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.80557541703437
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multiple object tracking is a challenging problem in computer vision due to difficulty in dealing with motion prediction, occlusion handling, and object re-identification. Many recent algorithms use motion and appearance cues to overcome these challenges. But using appearance cues increases the computation cost notably and therefore the speed of the algorithm decreases significantly which makes them inappropriate for online applications. In contrast, there are algorithms that only use motion cues to increase speed, especially for online applications. But these algorithms cannot handle occlusions and re-identify lost objects. In this paper, a novel online multiple object tracking algorithm is presented that only uses geometric cues of objects to tackle the occlusion and reidentification challenges simultaneously. As a result, it decreases the identity switch and fragmentation metrics. Experimental results show that the proposed algorithm could decrease identity switch by 40% and fragmentation by 28% compared to the state of the art online tracking algorithms. The code is also publicly available.
• Abstract（参考訳）: マルチオブジェクトトラッキングは、動き予測、閉塞処理、オブジェクト再同定の扱いが困難であるため、コンピュータビジョンにおいて困難な問題です。 最近の多くのアルゴリズムは、これらの課題を克服するために動きと外観の手がかりを使用する。 しかし、外観キューを使用すると、計算コストが著しく増加するため、アルゴリズムの速度が大幅に低下するため、オンラインアプリケーションには不適切です。 対照的に、特にオンラインアプリケーションでは、スピードを上げるためにモーションキューのみを使用するアルゴリズムがある。 しかし、これらのアルゴリズムは閉塞を処理し、失われたオブジェクトを再同定することはできない。 本論文では, 物体の幾何学的キューのみを用いて, 閉塞と再同定の課題を同時に解決するオンライン複数物体追跡アルゴリズムを提案する。 その結果、アイデンティティスイッチとフラグメンテーションメトリクスが減少します。 実験の結果,提案アルゴリズムは,美術オンライン追跡アルゴリズムの状況と比較して,アイデンティティスイッチを40%削減し,フラグメンテーションを28%削減できることがわかった。 コードも公開されている。

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