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A Novel Multiobject Tracking Approach in the Presence of Collision and Division

机译：存在碰撞和分裂的新型多目标跟踪方法

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摘要

This paper aims to develop a general framework for accurately tracking and quantitatively characterizing multiple cells (objects) when collision and division between cells arise. Through introducing three types of interaction events among cells, namely, independence, collision, and division, the corresponding dynamic models are defined and an augmented interacting multiple model particle filter tracking algorithm is first proposed for spatially adjacent cells with varying size. In addition, to reduce the ambiguity of correspondence between frames, both the estimated cell dynamic parameters and cell size are further utilized to identify cells of interest. The experiments have been conducted on two real cell image sequences characterized with cells collision, division, or number variation, and the resulting dynamic parameters such as instant velocity, turn rate were obtained and analyzed.
机译：本文旨在开发一种通用框架，用于在单元格之间发生碰撞和分裂时准确跟踪和定量表征多个单元格（对象）。通过引入单元格之间的三种类型的交互事件，即独立性，碰撞和分裂，定义了相应的动态模型，并针对空间变​​化的大小相邻的单元格，首先提出了一种增强的交互多模型粒子滤波跟踪算法。另外，为了减少帧之间的对应性的歧义性，估计的小区动态参数和小区大小都被进一步用于识别关注小区。实验是在两个真实的细胞图像序列上进行的，这些图像序列具有细胞碰撞，分裂或数量变化的特征，并获得并分析了所得的动态参数，例如瞬时速度，转弯速率。

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