Multi Person Detection and Tracking Based on Hierarchical Level-Set Method

机译：基于层次化水平集方法的多人检测与跟踪

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In this paper, we propose an efficient unsupervised method for mutli-person tracking based on hierarchical level-set approach. The proposed method uses both edge and region information in order to effectively detect objects. The persons are tracked on each frame of the sequence by minimizing an energy functional that combines color, texture and shape information. These features are enrolled in covariance matrix as region descriptor. The present method is fully automated without the need to manually specify the initial contour of Level-set. It is based on combined person detection and background subtraction methods. The edge-based is employed to maintain a stable evolution, guide the segmentation towards apparent boundaries and inhibit regions fusion. The computational cost of level-set is reduced by using narrow band technique. Many experimental results are performed on challenging video sequences and show the effectiveness of the proposed method.

机译：在本文中，我们提出了一种基于层次化水平集方法的有效的无监督多人跟踪方法。所提出的方法使用边缘和区域信息，以便有效地检测物体。通过最小化结合了颜色，纹理和形状信息的能量功能，可以在序列的每个帧上跟踪人员。这些特征作为区域描述符注册在协方差矩阵中。本方法是完全自动化的，不需要手动指定水平仪的初始轮廓。它基于结合的人员检测和背景减法方法。基于边缘的用于维持稳定的演变，引导分割朝向明显的边界并抑制区域融合。通过使用窄带技术降低了水平集的计算成本。在具有挑战性的视频序列上进行了许多实验，结果表明了该方法的有效性。

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来源
《International conference on machine vision》|2017年|106960G.1-106960G.7|共7页
会议地点
作者
Chadia KHRAIEF; Faouzi BENZARTI; Hamid AMIRI;
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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类
关键词
Human detection; Multi Person Tracking; Hierarchical Level-Set; Active contour; Covariance region descriptor; Multi feature; Background subtraction; Video surveillance;

机译：人工检测;多人跟踪;层次级别集;活动轮廓;协方差区域描述符;多功能背景扣除;视频监控;

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