Tracking from optical flow
Tracking from optical flow
复制标题
从光流跟踪
DOI：
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发表时间：
2003
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
A. Garrido
中科院分区：
文献类型：
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作者：
M. Lucena;J. Fuertes;José I. Gómez;N. P. D. L. Blanca;A. Garrido
在本文中，我们提出了一个观察模型的基础上的卢卡斯和Kanade算法计算光流，跟踪目标的粒子滤波算法。虽然光流信息使我们能够知道存在于场景中的物体的位移，但由于流计算技术缺乏必要的精度，因此不能直接用于位移物体模型。鉴于概率跟踪算法能够自然地处理不精确或不完整的信息，该模型已被用作将流信息纳入跟踪的自然手段。
In this paper, we present an observation model based on the Lucas and Kanade algorithm for computing optical flow, to track objects using particle filter algorithms. Although optical flow information enables us to know the displacement of objects present in a scene, it cannot be used directly to displace an object model since flow calculation techniques lack the necessary precision. In view of the fact that probabilistic tracking algorithms enable imprecise or incomplete information to be handled naturally, this model has been used as a natural means of incorporating flow information into the tracking.
登记。
DOI：
10.1007/978-1-4939-7647-8_1
发表时间：
2018
期刊：
Neuromethods
影响因子：
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作者：
Joshi,AnandA
通讯作者：
Joshi,AnandA