Обработка перекрытий в задачах отслеживания объектов в видеопотоке
17
[26] Jepson D., Fleet D.J., El-Maraghi T.F. Robust Online Appearance Models for
Visual Tracking.
IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelli-
gence
, 2003, pp. 1296–1311.
[27] Black M.J., Jepson A.D. Eigentracking: Robust matching and tracking of artic-
ulated objects using a view-based representation.
Inter-national Journal of
Computer Vision
, 1998, vol. 26, no. 1, pp. 63–84.
[28] Kwon J., Lee K.M. Visual Tracking Decomposition.
Conference on Computer
Vision and Pattern Recognition
, 2010.
[29] Yang M., Wu Y., Hua G. Context-aware visual tracking.
IEEE transactions on
pattern analysis and machine intelligence
, 2006, vol. 31, pp. 1195–209.
[30] Babenko B., Yang M.-H., Belongie S. Visual Tracking with Online Multiple
Instance Learning.
Conference on Computer Vision and Pattern Recognition
,
2009.
[31] Lowe G. Distinctive image features from scale-invariant keypoints.
Interna-
tional Journal of Computer Vision
, 2004, vol. 60, no. 2, pp. 91–110.
[32] Viola P., Jones M. Rapid object detection using a boosted cascade of simple
features.
Conference on Computer Vision and Pattern Recognition
, 2001.
[33] Вражнов Д.А., Шаповалов А.В., Николаев В.В. О качестве работы алго-
ритмов слежения за объектами на видео.
Компьютерные исследования и
моделирование
, 2012, т. 4, № 2, с. 303–313.
[34] Апальков И.В., Хрящев В.В.
Удаление шума из изображений на основе
нелинейных алгоритмов с использованием ранговой статистики
. Яро-
славский государственный университет имени П.Г. Демидова, 2007.
[35] Pan J., Hu B. Robust Occlusion Handling in Object Tracking.
IEEE Computer
Vision and Pattern Recognition
, 2007, pp. 1–8.
[36] Nguyen H.T., Smeulders A.W.M. Fast occluded object tracking by a robust ap-
pearance filter.
IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence
,
2004, pp. 1099–1104.
[37] Hariharakrishnan K., Schonfeld D. Fast object tracking using adaptive block
matching.
IEEE Trans. on Multimedia
, 2005, pp. 853–859.
[38] L. Elgammal, Davis S. Probabilistic framework for segmenting people under
occlusion.
Proc. Of IEEE 8th International Conference on Computer Vision
,
2001.
[39] Senior A.W., Hampapur A., Brown L.M., Tian Y., Pankanti S., Bolle R. M.
Appearance Models for Occlusion Handling.
2
nd
International Workshop on
Performance Evaluation of Tracking and Surveillance systems
, 2001.
[40] Wu Y., Yu T., Hua G. Tracking Appearances with Occlusions.
IEEE Computer
Vision and Pattern Recognition
, 2003.
Статья поступила в редакцию 10.06.2013
Ссылку на эту статью просим оформлять следующим образом:
Тассов К.Л., Бекасов Д.Е. Обработка перекрытий в задачах отслежива-
ния объектов в видеопотоке.
Инженерный журнал: наука и инновации
,
2013, вып. 6. URL:
Тассов Кирилл Леонидович
родился в 1966 г., окончил МГТУ им. Н.Э. Баумана в
1991 г. Старший преподаватель кафедры «Программное обеспечение ЭВМ и ин-
формационные технологии» МГТУ им. Н.Э. Баумана. Автор научных работ в обла-
сти теории распознавания образов и цифровой обработки сигналов. e-mail:
