論文の概要: Real Time Detection Free Tracking of Multiple Objects Via Equilibrium Optimizer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.10756v1
• Date: Sun, 22 May 2022 06:04:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-30 04:49:23.972331
• Title: Real Time Detection Free Tracking of Multiple Objects Via Equilibrium Optimizer
• Title（参考訳）: 平衡オプティマイザによる複数物体のリアルタイム検出フリートラッキング
• Authors: Djemai Charef-Khodja and Toumi Abida
• Abstract要約: 複数オブジェクト追跡(MOT)は通常、特別なハードウェアとより高い計算を必要とするため、難しい作業である。 平衡アルゴリズム(EO)とオブジェクトの境界ボックスの分解能の低減によるMOTの新しい枠組みを提案する。 実験結果から,EO多対象トラッカーが追従結果を満たすことが確認された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.951828574518325
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multiple objects tracking (MOT) is a difficult task, as it usually requires special hardware and higher computation complexity. In this work, we present a new framework of MOT by using of equilibrium optimizer (EO) algorithm and reducing the resolution of the bounding boxes of the objects to solve such problems in the detection free framework. First, in the first frame the target objects are initialized and its size is computed, then its resolution is reduced if it is higher than a threshold, and then modeled by their kernel color histogram to establish a feature model. The Bhattacharya distances between the histogram of object models and other candidates are used as the fitness function to be optimized. Multiple agents are generated by EO, according to the number of the target objects to be tracked. EO algorithm is used because of its efficiency and lower computation cost compared to other algorithms in global optimization. Experimental results confirm that EO multi-object tracker achieves satisfying tracking results then other trackers.
• Abstract（参考訳）: 複数オブジェクト追跡(MOT)は通常、特別なハードウェアと高い計算複雑性を必要とするため、難しい作業である。 本研究では、平衡オプティマイザ(EO)アルゴリズムを用いてMOTの新しいフレームワークを提案し、オブジェクトの境界ボックスの解像度を低減し、検出自由フレームワークにおけるそのような問題を解決する。 まず、最初のフレームで対象オブジェクトを初期化し、そのサイズを計算し、しきい値以上であればその解像度を減少させ、次にカーネルカラーヒストグラムでモデル化して特徴モデルを確立する。 対象モデルのヒストグラムと他の候補とのバッタチャリヤ距離を適合度関数として用いて最適化する。 複数のエージェントは、追跡対象のオブジェクトの数に応じてEOによって生成される。 EOアルゴリズムは、グローバル最適化における他のアルゴリズムと比較して効率と計算コストの低さから用いられる。 実験結果から,EO多対象トラッカーが他のトラッカーの追従結果を満たすことが確認された。

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