Tracking Objects Based on Multiple Particle Filters for Multipart Combined Moving Directions Information
المؤلفون المشاركون
Ha, Ngo Duong
Shimizu, Ikuko
Bao, Pham The
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-13، 13ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-12-17
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
13
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Object tracking is an important procedure in the computer vision field as it estimates the position, size, and state of an object along the video’s timeline.
Although many algorithms were proposed with high accuracy, object tracking in diverse contexts is still a challenging problem.
The paper presents some methods to track the movement of two types of objects: arbitrary objects and humans.
Both problems estimate the state density function of an object using particle filters.
For the videos of a static or relatively static camera, we adjusted the state transition model by integrating the movement direction of the object.
Also, we propose that partitioning the object needs tracking.
To track the human, we partitioned the human into N parts and, then, tracked each part.
During tracking, if a part deviated from the object, it was corrected by centering rotation, and the part was, then, combined with other parts.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Ha, Ngo Duong& Shimizu, Ikuko& Bao, Pham The. 2020. Tracking Objects Based on Multiple Particle Filters for Multipart Combined Moving Directions Information. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1138882
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Ha, Ngo Duong…[et al.]. Tracking Objects Based on Multiple Particle Filters for Multipart Combined Moving Directions Information. Computational Intelligence and Neuroscience No. 2020 (2020), pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1138882
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Ha, Ngo Duong& Shimizu, Ikuko& Bao, Pham The. Tracking Objects Based on Multiple Particle Filters for Multipart Combined Moving Directions Information. Computational Intelligence and Neuroscience. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1138882
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1138882
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر