論文の概要: Visual Multi-Object Tracking with Re-Identification and Occlusion Handling using Labeled Random Finite Sets
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.08872v2
- Date: Fri, 30 Aug 2024 22:25:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-04 17:21:21.147241
- Title: Visual Multi-Object Tracking with Re-Identification and Occlusion Handling using Labeled Random Finite Sets
- Title（参考訳）: ラベル付きランダム有限集合を用いた再同定とオクルージョンハンドリングによる視覚的多物体追跡
- Authors: Linh Van Ma, Tran Thien Dat Nguyen, Changbeom Shim, Du Yong Kim, Namkoo Ha, Moongu Jeon,
- Abstract要約: 本稿では、オブジェクトの出現と隠蔽を解消するオンライン視覚多目的追跡(MOT)アルゴリズムを提案する。
我々の解は、ラベル付きランダム有限集合 (LRFS) フィルタリングアプローチに基づいている。
本稿では,トラックの重なり合う部分とそのサイズを考慮したファジィ検出モデルを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.618186767487993
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper proposes an online visual multi-object tracking (MOT) algorithm that resolves object appearance-reappearance and occlusion. Our solution is based on the labeled random finite set (LRFS) filtering approach, which in principle, addresses disappearance, appearance, reappearance, and occlusion via a single Bayesian recursion. However, in practice, existing numerical approximations cause reappearing objects to be initialized as new tracks, especially after long periods of being undetected. In occlusion handling, the filter's efficacy is dictated by trade-offs between the sophistication of the occlusion model and computational demand. Our contribution is a novel modeling method that exploits object features to address reappearing objects whilst maintaining a linear complexity in the number of detections. Moreover, to improve the filter's occlusion handling, we propose a fuzzy detection model that takes into consideration the overlapping areas between tracks and their sizes. We also develop a fast version of the filter to further reduce the computational time. The source code is publicly available at https://github.com/linh-gist/mv-glmb-ab.
- Abstract（参考訳）: 本稿では、オブジェクトの出現と隠蔽を解消するオンライン視覚多目的追跡(MOT)アルゴリズムを提案する。
我々の解はラベル付きランダム有限集合 (LRFS) フィルタリング手法に基づいており、原理的には1つのベイズ再帰を通じて消失、外見、再出現、閉塞に対処する。
しかし、実際には、既存の数値近似は、特に検出されていない長い時間後において、再出現する物体を新しい軌道として初期化させる。
オクルージョン処理では、オクルージョンモデルの洗練と計算要求との間のトレードオフによってフィルタの有効性が判断される。
我々の貢献は、検出数の線形複雑さを維持しながら、再出現するオブジェクトに対処するためにオブジェクトの特徴を利用する新しいモデリング手法である。
さらに,フィルタのオクルージョン処理を改善するために,トラック間の重なり合う領域とサイズを考慮に入れたファジィ検出モデルを提案する。
また,フィルタの高速バージョンを開発し,計算時間を短縮する。
ソースコードはhttps://github.com/linh-gist/mv-glmb-ab.comで公開されている。
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