Využití regresních metod pro sledování předem neznámých objektů

Poskytovatel

Grantová agentura České republiky

Program

Postdoktorandské granty

Veřejná soutěž

Postdoktorandské granty 11 (SGA02011GA1PD)

Hlavní účastníci

—

Druh soutěže

VS - Veřejná soutěž

Číslo smlouvy

P103-11-P700

Název projektu anglicky

Application of regression methods for tracking of unknown objects

Anotace anglicky

Linear predictors (i.e. regression functions which map locally observed intensities onto motion) has been shown to perform better than the steepest descent methods like Lucas Kanade tracker, however, an offline learning stage makes their practical usageoften prohibitively time consuming. To avoid this holdback, we propose to pre-train a whole database of Linear Predictors (LP), the elements of which could be immediately used without any learning.The LP database by itself would not allow any real application, since it is not clear which points in the image can be tracked by which LP, therefore each LP need to be equipped by a detector of points, which can be tracked by it. We observed that an LP can usually track many points, it has not been trained for and the appearance of which is completely different from its training set. Therefore, it is impossible to use a standard appearance-based detector (e.g. set of templates, Adaboost, SVM, Randomized trees, etc.)  which would not omit those LP trackable but training set exclusive points. Since a naive solution, which would check neighbourhoods of all image points for LP convergence, would make usage of LPs again prohibitvely time consuming, we propose to study fast LP-structure-based detection methods, which would detect all LP trackable points, rejects most of the other points and preserves computational complexity comparable with standard appearance-based detectors.

Kategorie VaV

ZV - Základní výzkum

CEP - hlavní obor

JD - Využití počítačů, robotika a její aplikace

CEP - vedlejší obor

—

CEP - další vedlejší obor

—

OECD FORD - odpovídající obory <br>(dle <a href="http://www.vyzkum.cz/storage/att/E6EF7938F0E854BAE520AC119FB22E8D/Prevodnik_oboru_Frascati.pdf">převodníku</a>)

20204 - Robotics and automatic control<br>20205 - Automation and control systems

Hodnocení poskytovatelem

U - Uspěl podle zadání (s publikovanými či patentovanými výsledky atd.)

Zhodnocení výsledků projektu

Projekt se zabýval využitím regresních metod pro sledování předem neznámých objektů. Lze konstatovat, že během řešení projektu tato idea byla naplněna, hodnotí-li se zaměření publikací a jejich kvalita. V posledním roce projektu byly publikovány 4 konfe?

Zahájení řešení

1. 1. 2011

Ukončení řešení

31. 12. 2013

Poslední stav řešení

U - Ukončený projekt

Poslední uvolnění podpory

7. 6. 2013

Důvěrnost údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Systémové označení dodávky dat

CEP15-GA0-GP-U/02:2

Datum dodání záznamu

6. 5. 2016

Celkové uznané náklady

2 490 tis. Kč

Výše podpory ze státního rozpočtu

2 490 tis. Kč

Ostatní veřejné zdroje financování

0 tis. Kč

Neveřejné tuz. a zahr. zdroje finan.

0 tis. Kč