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一种基于Multi-Egocentric视频运动轨迹重建的多目标跟踪算法
被引量:
13
1
作者
欧伟奇
尹辉
+1 位作者
许宏丽
刘志浩
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2019年第2期246-253,共8页
Egocentric视频具有目标运动剧烈、遮挡频繁、目标尺度差异明显及视角时变性强的特点,给目标跟踪任务造成了极大的困难。本文从重建不同视角Egocentric视频中各目标的运动轨迹出发,提出一种基于Multi-Egocentric视频运动轨迹重建的多目...
Egocentric视频具有目标运动剧烈、遮挡频繁、目标尺度差异明显及视角时变性强的特点,给目标跟踪任务造成了极大的困难。本文从重建不同视角Egocentric视频中各目标的运动轨迹出发,提出一种基于Multi-Egocentric视频运动轨迹重建的多目标跟踪算法,该方法基于多视角同步帧之间的单应性约束解决目标遮挡和丢失问题,然后根据多视角目标空间位置约束关系通过轨迹重建进一步优化目标定位,并采用卡尔曼滤波构建目标运动模型优化目标运动轨迹,在BJMOT、EPLF-campus4数据集上的对比实验验证了本文算法在解决Multi-Egocentric视频多目标跟踪轨迹不连续问题的有效性。
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关键词
Multi-egocentric视频
轨迹重建
多目标跟踪
单应性约束
对极几何约束
空间重构
卡尔曼滤波
运动模型
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职称材料
一种鲁棒的Multi-Egocentric视频中的多目标检测及匹配算法
被引量:
2
2
作者
李龙
尹辉
+1 位作者
许宏丽
欧伟奇
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2016年第5期619-626,共8页
针对视频中的背景变化剧烈、目标尺度差异明显和视角时变性强的特点,提出一种鲁棒的针对multi-egocentric视频的多目标检测及匹配算法。首先,构建基于boosting方法的多目标检测模型对各视频序列中的显著目标进行粗检测,并提出一种基于...
针对视频中的背景变化剧烈、目标尺度差异明显和视角时变性强的特点,提出一种鲁棒的针对multi-egocentric视频的多目标检测及匹配算法。首先,构建基于boosting方法的多目标检测模型对各视频序列中的显著目标进行粗检测,并提出一种基于局部相似度的区域优化算法对粗检测显著目标的轮廓进行优化,提高Egocentric视频中显著目标轮廓检测和定位的准确性。在显著目标检测基础上,对不同视角中的显著目标构建基于HOG特征的SVM分类器,实现多视角的多目标匹配。在Party Scene数据集上的实验验证了本文算法的有效性。
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关键词
Multi-Egocentric视频
多目标检测
多目标匹配
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职称材料
题名
一种基于Multi-Egocentric视频运动轨迹重建的多目标跟踪算法
被引量:
13
1
作者
欧伟奇
尹辉
许宏丽
刘志浩
机构
北京交通大学计算机与信息技术学院
北京交通大学交通数据分析与挖掘北京市重点实验室
出处
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2019年第2期246-253,共8页
基金
国家自然科学基金项目(61472029
61473031)
+2 种基金
科技部国家重点研发计划项目(2017YFB1201104
2016YFB1200100)
中央高校基本科研业务费专项资金项目(2016JBZ005)
文摘
Egocentric视频具有目标运动剧烈、遮挡频繁、目标尺度差异明显及视角时变性强的特点,给目标跟踪任务造成了极大的困难。本文从重建不同视角Egocentric视频中各目标的运动轨迹出发,提出一种基于Multi-Egocentric视频运动轨迹重建的多目标跟踪算法,该方法基于多视角同步帧之间的单应性约束解决目标遮挡和丢失问题,然后根据多视角目标空间位置约束关系通过轨迹重建进一步优化目标定位,并采用卡尔曼滤波构建目标运动模型优化目标运动轨迹,在BJMOT、EPLF-campus4数据集上的对比实验验证了本文算法在解决Multi-Egocentric视频多目标跟踪轨迹不连续问题的有效性。
关键词
Multi-egocentric视频
轨迹重建
多目标跟踪
单应性约束
对极几何约束
空间重构
卡尔曼滤波
运动模型
Keywords
Multi-Egocentric video
trajectory reconstruction
multi-object tracking
homographic constraint
epipolar geometry constraint
spatial reconstruction
Kalman filter
motion model
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
一种鲁棒的Multi-Egocentric视频中的多目标检测及匹配算法
被引量:
2
2
作者
李龙
尹辉
许宏丽
欧伟奇
机构
北京交通大学计算机与信息技术学院
北京交通大学交通数据分析与挖掘北京市重点实验室
出处
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2016年第5期619-626,共8页
基金
国家自然科学基金项目(61472029
61473031)
文摘
针对视频中的背景变化剧烈、目标尺度差异明显和视角时变性强的特点,提出一种鲁棒的针对multi-egocentric视频的多目标检测及匹配算法。首先,构建基于boosting方法的多目标检测模型对各视频序列中的显著目标进行粗检测,并提出一种基于局部相似度的区域优化算法对粗检测显著目标的轮廓进行优化,提高Egocentric视频中显著目标轮廓检测和定位的准确性。在显著目标检测基础上,对不同视角中的显著目标构建基于HOG特征的SVM分类器,实现多视角的多目标匹配。在Party Scene数据集上的实验验证了本文算法的有效性。
关键词
Multi-Egocentric视频
多目标检测
多目标匹配
Keywords
multi-egocentric video
multi-object detection
multi-object matching
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
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被引量
操作
1
一种基于Multi-Egocentric视频运动轨迹重建的多目标跟踪算法
欧伟奇
尹辉
许宏丽
刘志浩
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2019
13
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职称材料
2
一种鲁棒的Multi-Egocentric视频中的多目标检测及匹配算法
李龙
尹辉
许宏丽
欧伟奇
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2016
2
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