論文の概要: Multi-target tracking for video surveillance using deep affinity network: a brief review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.15674v1
• Date: Fri, 29 Oct 2021 10:44:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-01 20:09:40.281693
• Title: Multi-target tracking for video surveillance using deep affinity network: a brief review
• Title（参考訳）: ディープアフィニティネットワークを用いたビデオ監視のためのマルチターゲットトラッキング
• Authors: Sanam Nisar Mangi
• Abstract要約: ビデオ監視のためのマルチターゲットトラッキング(MTT)は、重要かつ困難なタスクの1つである。 深層学習モデルは人間の脳のように機能することが知られている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep learning models are known to function like the human brain. Due to their functional mechanism, they are frequently utilized to accomplish tasks that require human intelligence. Multi-target tracking (MTT) for video surveillance is one of the important and challenging tasks, which has attracted the researcher's attention due to its potential applications in various domains. Multi-target tracking tasks require locating the objects individually in each frame, which remains a huge challenge as there are immediate changes in appearances and extreme occlusions of objects. In addition to that, the Multitarget tracking framework requires multiple tasks to perform i.e. target detection, estimating trajectory, associations between frame, and re-identification. Various methods have been suggested, and some assumptions are made to constrain the problem in the context of a particular problem. In this paper, the state-of-the-art MTT models, which leverage from deep learning representational power are reviewed.
• Abstract（参考訳）: 深層学習モデルは人間の脳のように機能することが知られている。 機能的なメカニズムのため、人間の知性を必要とするタスクを達成するために頻繁に利用される。 ビデオ監視のためのマルチターゲットトラッキング(mtt)は重要かつ困難な課題の1つであり、様々な分野における応用の可能性から研究者の注目を集めている。 マルチターゲットトラッキングタスクでは、各フレーム内のオブジェクトを個別に配置する必要があるため、オブジェクトの外観や極端な閉塞がすぐに変化するため、大きな課題が残る。 それに加えて、Multitargetトラッキングフレームワークは、ターゲット検出、軌道の推定、フレーム間の関連、再識別を行うために複数のタスクを必要とする。 様々な方法が提案され、特定の問題の文脈で問題を制限するという仮定がなされている。 本稿では,ディープラーニング表現力を利用した最先端のMTTモデルについて述べる。

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