분류 전체보기 (43) 썸네일형 리스트형 [논문 읽기/2017] SIMPLE ONLINE AND REALTIME TRACKING link: https://arxiv.org/abs/1602.00763 ABSTRACT 다중 객체 추적(Multiple Object Tracking)을 위한 실용적인 접근을 제안하였으며, 온라인과 실시간으로 객체들을 효율적으로 연관(association)시키는데 초점을 두고 있음. 검출 품질(detection quality)은 추적 성능에 영향을 주는 중요한 요소로 여겨지며, detector만 변경해도 추적 성능을 18.9%까지 향상시킬 수 있음. 추적을 위한 구성 요소로서 칼만 필터(Kalman Filter) 및 헝가리안(Hungarian) 알고리즘과 같은 익숙한 기술들을 기본적으로 조합했음에도 불구하고, 최신의 온라인 tracker들과 비교할 수 있는 정확성을 보임. 제안한 추적 기법이 단순하기 때문에.. [논문 읽기/2018] REAL-TIME MULTIPLE PEOPLE TRACKING WITH DEEPLY LEARNED CANDIDATESELECTION AND PERSON RE-IDENTIFICATION link: https://arxiv.org/pdf/1809.04427.pdf ABSTRACT 시간이 중요한 비디오 분석 어플리케이션에 있어서 온라인 다중 객체 추적은 근본적으로 해결해야 할 문제임. tracking-by-detection 프레임워크에서 극복해야 할 주요 사항은 아래와 같음. 신뢰하기 어려운 detection 결과를 어떻게 존재하는 track들과 연관(association)시킬 것인가? 본 연구에서 제안한 내용 detection 및 tracking 모두에서 나온 출력의 후보들을 수집함으로써(collecting), 신뢰하기 어려운 detection을 다루는 법을 제안함. 중복된 후보 생성 뒤에 숨겨진 직관(intuition)은 detection과 tracks은 서로 다른 시나리오 상에서 상호.. [논문 읽기/2010] Visual Object Tracking using Adaptive Correlation Filters link: https://www.cs.colostate.edu/~draper/papers/bolme_cvpr10.pdf Abstract 많이 사용되지 않지만, correlation filters는 회전, 가려짐, 기타 방해 요소 등으로 복잡함을 가진 객체를 최신 기법들보다 20배 이상의 속도로 추적 가능함. 가장 오래되고 간단한 correlation filters는 단순한 템플릿을 사용하며, 일반적으로 추적에 적용했을 때 실패하기 쉬움. ASEF와 UMACE 같은 최신 접근은 성능이 보다 우수하지만, 훈련의 필요성은 추적에 적용하기에는 적합성이 떨어짐. 시각적 추적(visual tracking)을 위해서는 단일 프레임에서 강건한 필터를 학습하고, 타겟 객체의 appearance가 변할 때 동적으로 적응이.. 이전 1 ··· 3 4 5 6 다음
