論文の概要: Multiple Hypothesis Hypergraph Tracking for Posture Identification in Embryonic Caenorhabditis elegans

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.06425v1
• Date: Thu, 11 Nov 2021 19:15:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-16 00:16:49.889683
• Title: Multiple Hypothesis Hypergraph Tracking for Posture Identification in Embryonic Caenorhabditis elegans
• Title（参考訳）: 線虫Embryonic Caenorhabditis elegansの姿勢同定のための多重仮説ハイパーグラフ追跡
• Authors: Andrew Lauziere, Evan Ardiel, Stephen Xu, Hari Shroff
• Abstract要約: 多仮説ハイパーグラフ追跡(MHHT)は、ノイズ検出中、オブジェクト間でMOTを実行するために開発された。 線虫C. elegansの後期胚発生過程における海藻細胞追跡にMHHTを適用した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Current methods in multiple object tracking (MOT) rely on independent object trajectories undergoing predictable motion to effectively track large numbers of objects. Adversarial conditions such as volatile object motion and imperfect detections create a challenging tracking landscape in which established methods may yield inadequate results. Multiple hypothesis hypergraph tracking (MHHT) is developed to perform MOT among interdependent objects amid noisy detections. The method extends traditional multiple hypothesis tracking (MHT) via hypergraphs to model correlated object motion, allowing for robust tracking in challenging scenarios. MHHT is applied to perform seam cell tracking during late-stage embryogenesis in embryonic C. elegans.
• Abstract（参考訳）: マルチオブジェクトトラッキング(MOT)の現在の手法は、大量のオブジェクトを効果的に追跡するために予測可能な動作を行う独立したオブジェクトトラジェクトリに依存している。 揮発性物体の動きや不完全な検出などの逆条件は、確立された手法が不十分な結果をもたらすという困難な追跡環境を生み出す。 多仮説ハイパーグラフ追跡(MHHT)はノイズ検出中、相互依存オブジェクト間でMOTを実行するために開発された。 この手法は、ハイパーグラフを通じて従来の多重仮説追跡(MHT)を拡張し、相関した物体の動きをモデル化し、挑戦的なシナリオにおいて堅牢な追跡を可能にする。 線虫C. elegansの後期胚発生過程における海藻細胞追跡にMHHTを適用した。

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