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DOI: 10.5445/KSP/1000081430
Veröffentlicht am 01.08.2018
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Feature-Based Probabilistic Data Association for Video-Based Multi-Object Tracking

Grinberg, Michael

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 Institut für Anthropomatik (IFA)
Publikationstyp Hochschulschrift
Jahr 2018
Sprache Englisch
Identifikator ISBN: 978-3-7315-0781-9
ISSN: 1863-6489
URN: urn:nbn:de:0072-814306
KITopen ID: 1000081430
Verlag KIT Scientific Publishing, Karlsruhe
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
Abschlussart Dissertation
Fakultät Fakultät für Informatik (INFORMATIK)
Institut Institut für Anthropomatik (IFA)
Prüfungsdatum 12.12.2017
Referent/Betreuer Prof. J. Beyerer
Schlagworte merkmalsbasiert, probabilistisch, Datenassoziation, Objektverfolgung, gestörte Detektionen feature-based, probabilistic, data association, object tracking, corrupted detections
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