![](/images/graphics-bg.png)
Invariant Hough Random Ferns for Object Detection and Tracking
المؤلفون المشاركون
Yao, Yanbin
Lin, Yimin
Lu, Naiguang
Zou, Fang
Du, Zhaocai
Lou, Xiaoping
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2014، العدد 2014 (31 ديسمبر/كانون الأول 2014)، ص ص. 1-20، 20ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2014-04-08
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
20
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
This paper introduces an invariant Hough random ferns (IHRF) incorporating rotation and scale invariance into the local feature description, random ferns classifier training, and Hough voting stages.
It is especially suited for object detection under changes in object appearance and scale, partial occlusions, and pose variations.
The efficacy of this approach is validated through experiments on a large set of challenging benchmark datasets, and the results demonstrate that the proposed method outperforms state-of-the-art conventional methods such as bounding-box-based and part-based methods.
Additionally, we also propose an efficient clustering scheme based on the local patches’ appearance and their geometric relations that can provide pixel-accurate, top-down segmentations from IHRF back-projections.
This refined segmentation can be used to improve the quality of online object tracking because it avoids the drifting problem.
Thus, an online tracking framework based on IHRF, which is trained and updated in each frame to distinguish and segment the object from the background, is established.
Finally, the experimental results on both object segmentation and long-term object tracking show that this method yields accurate and robust tracking performance in a variety of complex scenarios, especially in cases of severe occlusions and nonrigid deformations.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Lin, Yimin& Lu, Naiguang& Lou, Xiaoping& Zou, Fang& Yao, Yanbin& Du, Zhaocai. 2014. Invariant Hough Random Ferns for Object Detection and Tracking. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2014, no. 2014, pp.1-20.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-477597
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Lin, Yimin…[et al.]. Invariant Hough Random Ferns for Object Detection and Tracking. Mathematical Problems in Engineering No. 2014 (2014), pp.1-20.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-477597
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Lin, Yimin& Lu, Naiguang& Lou, Xiaoping& Zou, Fang& Yao, Yanbin& Du, Zhaocai. Invariant Hough Random Ferns for Object Detection and Tracking. Mathematical Problems in Engineering. 2014. Vol. 2014, no. 2014, pp.1-20.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-477597
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-477597
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
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
![](/images/kashef-image.png)