Использование карты глубины в задаче слежения за подвижными объектами
- 1 студент, кафедра «Радиоэлектронные системы», Южно-Российский государственный университет экономики и сервиса (г. Шахты)
- 2 к. т. н., доцент, кафедра «Радиоэлектронные системы», Южно-Российский государственный университет экономики и сервиса (г. Шахты)
- 3 аспирант, кафедра «Радиоэлектронные системы», Южно-Российский государственный университет экономики и сервиса (г. Шахты)
Аннотация
Приведена постановка задачи трекинга движущихся объектов на видеопоследовательности. Обоснованна актуальность разработки методов трекинга, использующих информацию карты глубины. Показано, что карта глубины может быть использована с существующими алгоритмами такими, как CAMShift. Показано, что в некоторых случаях данный подход может быть эффективнее подходов, основанных на анализе цветных изображений.
Для цитирования
Франц В.А., Воронин В.В., Фисунов А.В. Использование карты глубины в задаче слежения за подвижными объектами // Успехи современной радиоэлектроники. 2012. № 6. С. 57–61.
Список источников
- Szeliski,R.,Computer Vision. Algorithms and Applications. Washington, Springer. 2011
- Bar-Shalom, Y., Fortmann, T. E., Tracking and Data Association. New York. Academic Press. 1988.
- Maggio, E., Cavallaro, A., Video tracking. Theory and practice. Wiley. 2011.
- Shi, J., Tomasi, C., Good features to track. In Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. Seattle. USA. 1994. Р. 593-600.
- Comaniciu, D., Ramesh, V., Meer, P., Kernel-based object tracking // IEEE Transaction on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 2003. № 25(5). Р. 564-577.
- Cavallaro, A., Steiger, O., Ebrahimi, T.,Tracking video objects in cluttered background // IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology. 2005. № 15(4). Р. 575-584.
- Bradsky, G., Kaehler, A., Learning OpenCV. O'Relly. 2008.