Tracking using Multilevel Quantizations

Hong, Zhibin; Wang, Chaohui; Mei, Xue; Prokhorov, Danil; Tao, Dacheng

doi:10.1007/978-3-319-10599-4_11

Tracking using Multilevel Quantizations

Hong, Z., Wang, C., Mei, X., Prokhorov, D., & Tao, D. (2014). Tracking using Multilevel Quantizations. In D., Fleet, T., Pajdla, B., Schiele, & T., Tuytelaars (Eds.), Computer Vision - ECCV 2014. Proceedings, Part VI (pp. 155-171). Cham et al.: Springer International Publishing.

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アイテムのパーマリンク: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0024-C6F8-2 版のパーマリンク: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0024-C711-F

資料種別: 会議論文

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Hong, Zhibin¹, 著者
Wang, Chaohui², 著者
Mei, Xue, 著者
Prokhorov, Danil, 著者
Tao, Dacheng, 著者

所属:
1External Organizations, ou_persistent22
2Dept. Perceiving Systems, Max Planck Institute for Intelligent Systems, Max Planck Society, ou_1497642

内容説明

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キーワード: Abt. Black

要旨: Most object tracking methods only exploit a single quantization of an image space: pixels, superpixels, or bounding boxes, each of which has advantages and disadvantages. It is highly unlikely that a common optimal quantization level, suitable for tracking all objects in all environments, exists. We therefore propose a hierarchical appearance representation model for tracking, based on a graphical model that exploits shared information across multiple quantization levels. The tracker aims to find the most possible position of the target by jointly classifying the pixels and superpixels and obtaining the best configuration across all levels. The motion of the bounding box is taken into consideration, while Online Random Forests are used to provide pixel- and superpixel-level quantizations and progressively updated on-the-fly. By appropriately considering the multilevel quantizations, our tracker exhibits not only excellent performance in non-rigid object deformation handling, but also its robustness to occlusions. A quantitative evaluation is conducted on two benchmark datasets: a non-rigid object tracking dataset (11 sequences) and the CVPR2013 tracking benchmark (50 sequences). Experimental results show that our tracker overcomes various tracking challenges and is superior to a number of other popular tracking methods.

資料詳細

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言語: eng - English

日付: 出版: 2014-09

出版の状態: 出版

ページ: -

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識別子（DOI, ISBNなど）: DOI: 10.1007/978-3-319-10599-4_11
BibTex参照ID: HongWMPT:ECCV2014

学位: -

訴訟

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出版物 1

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出版物名: Computer Vision - ECCV 2014. Proceedings, Part VI

種別: 会議論文集

著者・編者:
Fleet, D., 編集者
Pajdla, T., 編集者
Schiele, B., 編集者
Tuytelaars, T., 編集者

所属:
-

出版社, 出版地: Cham et al. : Springer International Publishing

ページ: - 巻号: - 通巻号: - 開始・終了ページ: 155 - 171 識別子（ISBN, ISSN, DOIなど）: ISBN: 978-3-319-10598-7
ISBN: 978-3-319-10599-4

出版物 2

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出版物名: Lecture Notes in Computer Science

種別: 連載記事

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出版社, 出版地: -

ページ: - 巻号: 8694 通巻号: - 開始・終了ページ: - 識別子（ISBN, ISSN, DOIなど）: -

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