Publication

Multi-Object Tracking using the Particle Filter Algorithm on the Top-View Plan

Jean-Philippe Thiran
2004
Reports

Résumé

In this paper we address the problem of multi-object tracking in video sequences, with application to pedestrian tracking in a crowd. In this con- text, particle ¯lters provide a robust tracking framework under ambiguity conditions. The particle ¯lter technique is used in this work, but in order to reduce its computational complexity and increase its robustness, we propose to track the moving objects by generating hypotheses not in the image plan but on the top-view reconstruction of the scene. Compara- tive results on real video sequences show the advantage of our method for multi-object tracking.

Source officielle

https://infoscience.epfl.ch/entities/publication/4885119d-5269-4e7d-acd6-722983a1c02b

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Concepts associés (20)

Théorie de la complexité (informatique théorique)

vignette|Quelques classes de complexité étudiées dans le domaine de la théorie de la complexité. Par exemple, P est la classe des problèmes décidés en temps polynomial par une machine de Turing déterministe. La théorie de la complexité est le domaine des mathématiques, et plus précisément de l'informatique théorique, qui étudie formellement le temps de calcul, l'espace mémoire (et plus marginalement la taille d'un circuit, le nombre de processeurs, l'énergie consommée ...) requis par un algorithme pour résoudre un problème algorithmique.

Computational complexity

In computer science, the computational complexity or simply complexity of an algorithm is the amount of resources required to run it. Particular focus is given to computation time (generally measured by the number of needed elementary operations) and memory storage requirements. The complexity of a problem is the complexity of the best algorithms that allow solving the problem. The study of the complexity of explicitly given algorithms is called analysis of algorithms, while the study of the complexity of problems is called computational complexity theory.

Filtre particulaire

Les filtres particulaires, aussi connus sous le nom de méthodes de Monte-Carlo séquentielles, sont des techniques sophistiquées d'estimation de modèles fondées sur la simulation. Les filtres particulaires sont généralement utilisés pour estimer des réseaux bayésiens et constituent des méthodes 'en-ligne' analogues aux méthodes de Monte-Carlo par chaînes de Markov qui elles sont des méthodes 'hors-ligne' (donc a posteriori) et souvent similaires aux méthodes d'échantillonnage préférentiel.

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