Robust Multiple Human Tracking Using Particle Swarm Optimization and the Kalman Filter on Full Occlusion Conditions
محل انتشار: اولین کنفرانس بازشناسی الگو و پردازش تصویر ایران
سال انتشار: 1391
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,035
متن کامل این مقاله منتشر نشده است و فقط به صورت چکیده یا چکیده مبسوط در پایگاه موجود می باشد.
توضیح: معمولا کلیه مقالاتی که کمتر از ۵ صفحه باشند در پایگاه سیویلیکا اصل مقاله (فول تکست) محسوب نمی شوند و فقط کاربران عضو بدون کسر اعتبار می توانند فایل آنها را دریافت نمایند.
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
IPRIA01_152
تاریخ نمایه سازی: 11 مرداد 1393
چکیده مقاله:
Visual surveillance in crowded scenes, especially for humans, has recently been one of the most active research topics in machine vision because of its applicationssuch as deter and response to crime, suspicious activities, terrorism or human behavior recognition. One of the most important problems in multiplehuman tracking is the occlusion problem. When the number of humans has an occlusion with each other or the background, the tracker should trackthem correctly. In this paper, we use particle swarm optimization (PSO) as a tracker, in addition to the Kalman filter and some other mathematical equationsto solve the occlusion problem which the occlusion can be partially or completely. Experimentalresults on several real videos sequences from different conditions have shown the effectiveness of our approach
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Reza Serajeh
Department of Electrical Engineering Amirkabir University of Technology (Tehran Polytechnic) Tehran, Iran
Karim Faez
Department of Electrical Engineering Amirkabir University of Technology (Tehran Polytechnic) Tehran, Iran
Amir Ebrahimi Ghahnavieh
Department of Electrical Engineering Amirkabir University of Technology (Tehran Polytechnic) Tehran, Iran