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克里斯托弗·麦登;程艾瑞克·大海;马西莫·皮卡迪

通过容光外观表示在不相交的摄影机视图中跟踪人。 （英语） Zbl 1118.68736号

机器。视觉。应用。 18，编号3-4，233-247（2007）.
小结：当单个个体在不相交的摄像机视图中移动时，对其进行跟踪是一项具有挑战性的任务，因为它们的外观在视图之间可能会有很大差异。外观上的主要变化是由于不同和不同的照明条件以及人的可变形几何体造成的。这些影响在实际应用中很难估计和考虑。因此，在本文中，我们提出了一种耐光照的外观表示，它能够处理监控场景中发生的典型光照变化。外观表示基于在线（k）均值颜色聚类算法、数据自适应强度变换和帧的增量使用。还引入了相似性度量来比较任意两个个体的外观表示。为了提高匹配的可靠性和鲁棒性，沿个体轨迹对匹配决策进行了匹配后集成。一旦为单个个体的任意两个视图提供了匹配，它就可以通过不相交的摄像机直接进行跟踪。本文给出的一个实际监控摄像机网络的实验结果表明了该方法的有效性。

引用于1文件

理学硕士：

68单位10 图像处理的计算方法
94A08型 信息与通信理论中的图像处理（压缩、重建等）

关键词：

跟踪;不相交的摄影机视图;颜色直方图;对象相似性度量

软件：

EMD公司;Pfinder（查找器）
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit｛C.Madden｝等人，马赫。视觉。申请。18，编号3--4，233--247（2007；Zbl 1118.68736）
全文： 内政部 链接

参考文献：

[1] Bar Shalom，Y.，Jaffer，A.G.：用于跟踪来源不确定测量的自适应非线性滤波。摘自：IEEE会议决策与控制，新奥尔良，第243-247页（1972年）
[2] 雷恩·C·阿扎尔巴耶贾尼·A·、达雷尔·T·和彭特兰·A·（1997）。Pfinder：实时跟踪人体。IEEE传输。模式分析。机器。智力。19(7): 780–785 ·doi:10.1109/34.598236
[3] Haritaoglu，I.，Harwood，D.，Davis，L.S.：W4：谁？什么时候？在哪里？什么？用于检测和跟踪人员的实时系统。摘自：IEEE自动面部和手势识别会议，第222-227页（1998年）
[4] Lipton，A.、Fujiyoshi，H.、Patil，R.：实时视频中的运动目标分类和跟踪。摘自：IEEE图像理解研讨会论文集，第129-136页（1998年）
[5] Varona，X.、Gonzalez，J.、Roca，F.X.、Villanueva，J.J.：跟踪：基于图像的人的概率跟踪。内部确认模式识别。3:1110–1113 (2000)
[6] McKenna，S.、Raja，Y.、Gong，S.：使用自适应混合模型跟踪颜色对象。图像可视性。计算。17:225–231 (1999)
[7] Fuentes，L.M.，Velastin，S.A.：监控应用程序中的人员跟踪。收录：IEEE跟踪和监视性能评估研讨会会议记录（PETS2001）（2001）
[8] Tao H.、Sawhney H.S.和Kumar R.（2002年）。动态层表示的贝叶斯估计目标跟踪。IEEE传输。模式分析。机器。智能。24(1): 75–8 ·doi:10.1109/34.982885
[9] Zhao T.和Nevatia R.（2004）。在复杂情况下跟踪多人。IEEE传输。模式分析。机器。智力。26(9): 1208–1221 ·doi:10.1109/TPAMI.2004.73
[10] Huang，T.，Russell，S.J.：贝叶斯上下文中的对象识别。摘自：1997年国际JCAI会议记录，第1276–1283页（1997）
[11] Orwell，J.、Remagnio，P.、Jones，G.A.：多卡彩色跟踪。摘自：IEEE视觉监控国际研讨会论文集，6月26日，柯林斯堡，Co，第14-21页（1999）
[12] Chang，T.H.，Gong，T.H.:使用多摄像机系统跟踪多人。摘自：IEEE多对象跟踪研讨会论文集，第19-26页（2001年）
[13] Javed O.、Rasheed Z.、Shafique K.和Shah M.（2003年）。使用不相交视图跨多个摄影机进行跟踪。IEEE国际会议计算。视觉。2:952–957·doi:10.1109/ICCV.2003.1238451
[14] Javed O.、Shafique K.和Shah M.（2005年）。用于在多个非重叠摄影机中进行跟踪的外观建模。IEEE CS配置计算。视觉。模式识别。2: 26–33
[15] Piccardi，M.，Cheng，E.D.：基于增量主光谱直方图匹配算法的多帧运动对象轨迹匹配。2005年6月20日，美国加利福尼亚州圣地亚哥，IEEE可见光谱内外目标跟踪和分类国际研讨会（OTCBVS'05）
[16] Weiss Y.（2001）。从图像序列派生固有图像。IEEE配置计算。视觉。2: 68–75
[17] Matsushita Y.、Nishino K.、Ikeuchi K.和Sakauchi M.（2004）。视频监控用与时间相关的内部图像的照明标准化。IEEE传输。模式分析。机器。智力。26(10): 1336–1347 ·doi:10.1109/TPAMI.2004.86
[18] Li，L.，Leung，M.K.H.：融合强度和纹理差异的稳健变化检测。收录：《2001年CVPR会议录》，第1卷，第777–784页（2001）
[19] 张海杰、吴杰、钟德和斯莫利尔S.W.（1997）。基于内容的视频检索和浏览的集成系统。模式识别。30(4): 643–658 ·doi:10.1016/S0031-3203（96）00109-4
[20] Rubner Y.、Tomasi C.和Guibas L.J.（2000年）。推土机距离作为图像检索的度量。国际期刊计算。视觉。40(2): 99–121 ·Zbl 1012.68705号 ·doi:10.1023/A:1026543900054
[21] Hu J.和Mojsolovic A.（2000）。图像的最佳色彩成分匹配。IEEE配置模式识别。4: 47–51
[22] 陆伟、谭永平（2001）。基于颜色直方图的人员跟踪系统。IEEE国际标准。电路系统。2: 137–140
[23] Senior，A.，Hampapur，A.，Tian，Y.-L.，Brown，L.，Pankanti，S.，Bolle，R.：遮挡处理PETS的外观模型，（2001年）
[24] Zivkovic，Z.，Krose，B.：一种基于彩色序列图的类EM算法。IEEE配置计算。视觉。模式识别。（2004年）
[25] Li，L.，Huang，W.，Gu，I.Y.H.，Leman，K.，Tian，Q.：追踪人员的主要颜色表示。收录于：SMC 2003年会议记录，第1卷，第1007–1012页（2003）
[26] Lloyd S.P.（1982）。PCM中的最小二乘量化。IEEE传输。通知。理论28:129–137·Zbl 0504.94015号 ·doi:10.1109/TIT.1982.1056489
[27] Zhou S.K.和Chellappa R.（2006）。从样本相似性到集合相似性：再生核希尔伯特空间中的概率距离度量。IEEE传输。模式分析。机器智能。28(6): 917–929 ·doi:10.1109/TPAMI.2006.120
[28] Madden，C.，Piccardi，M.：身高测量是一种基于会话的生物特征测量，适用于在不相交的摄像机视图之间进行匹配的人。摘自：IEEE新西兰图像和视觉计算会议，新西兰达尼丁，第282-286页（2005）
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