Feature-Based Probabilistic Data Association for Video-Based Multi-Object Tracking
Abstract (englisch):
This work proposes a feature-based probabilistic data association and tracking approach (FBPDATA) for multi-object tracking. FBPDATA is based on re-identification and tracking of individual video image points (feature points) and aims at solving the problems of partial, split (fragmented), bloated or missed detections, which are due to sensory or algorithmic restrictions, limited field of view of the sensors, as well as occlusion situations.
| Zugehörige Institution(en) am KIT | Fakultät für Informatik – Institut für Anthropomatik (IFA) |
| Publikationstyp | Hochschulschrift |
| Publikationsjahr | 2018 |
| Sprache | Englisch |
| Identifikator | ISBN: 978-3-7315-0781-9 ISSN: 1863-6489 urn:nbn:de:0072-814306 KITopen-ID: 1000081430 |
| Verlag | KIT Scientific Publishing |
| Umfang | XXII, 256 S. |
| Serie | Karlsruher Schriften zur Anthropomatik / Lehrstuhl für Interaktive Echtzeitsysteme, Karlsruher Institut für Technologie ; Fraunhofer-Inst. für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung IOSB Karlsruhe ; 35 |
| Art der Arbeit | Dissertation |
| Fakultät | Fakultät für Informatik (INFORMATIK) |
| Institut | Fakultät für Informatik – Institut für Anthropomatik (IFA) |
| Prüfungsdatum | 12.12.2017 |
| Schlagwörter | merkmalsbasiert, probabilistisch, Datenassoziation, Objektverfolgung, gestörte Detektionen, , feature-based, probabilistic, data association, object tracking, corrupted detections |
| Referent/Betreuer | Beyerer, J. |