1. 思想
本文解决关于相似外观物体多目标跟踪的问题。本文也是基于先检测再跟踪。其主要思想是将目标的运动模型建模,然后根据运动模型进行预测。与其他方法不同之处在于不必设置大量参数,而且可以恢复丢失的数据。
本文的研究是对另外几篇研究的综合。包括:
1) 将[1]中的公式的约束条件
改为
本文探讨了如何处理相似外观物体的多目标跟踪问题,采用运动模型预测,并通过Hankel矩阵和GLA(Generalized LASSO Algorithm)求解相似性。文章提出了一种三阶段的窗口策略进行合并跟踪块,核心算法包括计算相似性矩阵和Hankel矩阵的秩估计。代码框架包含从检测数据到跟踪块的转换以及关键的关联函数。为在新数据集上测试算法,需生成特定的itl文件格式。引用了Pirsiavash等人和Park等人的相关工作。
1. 思想
本文解决关于相似外观物体多目标跟踪的问题。本文也是基于先检测再跟踪。其主要思想是将目标的运动模型建模,然后根据运动模型进行预测。与其他方法不同之处在于不必设置大量参数,而且可以恢复丢失的数据。
本文的研究是对另外几篇研究的综合。包括:
1) 将[1]中的公式的约束条件
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