Temporal Conditional Random Fields: A Conditional State Space Predictor for Visual Tracking
محل انتشار: ششمین کنفرانس ماشین بینایی و پردازش تصویر ایران
سال انتشار: 1389
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,664
فایل این مقاله در 6 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICMVIP06_102
تاریخ نمایه سازی: 20 فروردین 1390
چکیده مقاله:
We present a modified Temporal Conditional Random Fields framework for modeling and predicting object motion. To facilitate such a powerful graphical model with prediction and come up with a CRF-based predictor, we propose a set of new temporal relations for object tracking, with feature functions such as optical flow (calculated among consequent frames). We evaluate our proposed Temporal Conditional Random Field method with real and synthetic data sequences and will show that the TCRF prediction is nearly equivalent with result of template matching. Experimental results show that our proposed method estimates future target state with zero error until target dynamic changes. Our proposed modified CRF method with simple and easy to implement feature functions, can learn any target dynamic, thus, it can predict next state of target with zero error.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
M.J. Shafiee
Computer Vision and Pattern Recognition Laboratory, School of Electrical & Computer Engineering, Shiraz
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :