Алгоритм сопровождения людей в видео на основе метода Монте-Карло для марковских цепейстатья

Статья опубликована в журнале из списка RSCI Web of Science
Статья опубликована в журнале из перечня ВАК
Статья опубликована в журнале из списка Web of Science и/или Scopus
Дата последнего поиска статьи во внешних источниках: 24 января 2020 г.

Работа с статьей


[1] Купляков Д. А., Шальнов Е. В., Конушин А. С. Алгоритм сопровождения людей в видео на основе метода Монте-Карло для марковских цепей // Программирование. — 2017. — № 4. — С. 13–21. В статье представлен алгоритм автоматического сопровождения людей в видеопоследовательности, полученной со статичной камеры видеонаблюдения. Предложенный алгоритм является развитием подхода на основе объединения коротких фрагментов траекторий (треклетов) с помощью метода Монте-Карло для Марковской цепи (MCMC). Короткие фрагменты траекторий строятся с помощью визуального сопровождения голов людей, выделенных детектором. Обработка треклетов и точная интерполяция результатов позволили уменьшить число ложных обнаружений. Алгоритм использует среднее отклонение оценок положения и новый подход к учету границы входа/выхода, чтобы отделить обнаружения людей от ложных обнаружений. Представлен новый метод оценки положения тела, который позволил улучшить точность сопровождения. Также были проведены эксперименты с заменой детектора на основе гистограмм ориентированных градиентов на каскадный детектор. Экспериментальное сравнение показало, что представленные модификации значительно улучшили качество сопровождения.

Публикация в формате сохранить в файл сохранить в файл сохранить в файл сохранить в файл сохранить в файл сохранить в файл скрыть