文件名称:
融合人群密度图和视觉对象跟踪器以在人群场景中进行人跟踪
开发工具:
文件大小: 2mb
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上传时间: 2021-03-09
详细说明：近年来，尽管视觉跟踪已大大改善，但是由于严重的遮挡，高人群密度和明显的外观变化，人群场景对于人们跟踪仍然特别具有挑战性。 为了解决这些挑战，我们首先设计了一个稀疏核相关滤波器（S-KCF），以抑制由遮挡和照明变化引起的目标响应变化，以及由于类似干扰物体导致的虚假响应。 然后，我们提出一个人员跟踪框架，该框架使用卷积神经网络（CNN）将S-KCF响应图与估计的人群密度图融合在一起，从而生成精炼的响应图。 为了训练融合CNN，我们提出了两阶段策略来逐步优化参数。 第一阶段是在批处理模式下训练初步模型，并在目标周围选择图像补丁，第二阶段是使用实际的逐帧跟踪过程微调初步模型。 我们的密度融合框架可以显着改善人群场景中的人员跟踪，也可以与其他跟踪器结合使用以提高跟踪性能。 我们在两个人群视频数据集上验证了我们的框架。
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