Suivi multi-personnes à base de représentations parcimonieuses collaboratives globales
Résumé
Le suivi d'objets reste un sujet complexe et crucial en vision par ordinateur même si plusieurs progrès ont été réalisés au cours des dernières années. Utiliser des représentations parcimonieuses a en particulier été proposé pour définir des modèles d'apparence et appliqué avec succès au suivi mono-objet. Nous considérons dans cet article un algorithme de suivi multi-personnes en ligne utilisant des représentations parcimonieuses afin d'associer les détections aux trajectoires existantes. Nous montrons que les représentations collaboratives sont efficaces dans ce cadre tout en pouvant être rapidement estimées au sein d'un algorithme proche temps réel. Des expérimentations approfondies indiquent que notre approche est compétitive par rapport à d'autres méthodes récentes de suivi et robuste vis-à-vis du détecteur de personnes employé.
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