Depth-Based Filtration for Tracking Boost

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26230%2F15%3APU117065" target="_blank" >RIV/00216305:26230/15:PU117065 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="http://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-3-319-25903-1_19" target="_blank" >http://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-3-319-25903-1_19</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-25903-1_19" target="_blank" >10.1007/978-3-319-25903-1_19</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Depth-Based Filtration for Tracking Boost

Popis výsledku v původním jazyce

This paper presents a novel depth information utilization method for performance boosting of tracking in traditional RGB trackers for arbitrary objects (objects not known in advance) by object segmentation/separation supported by depth information. The main focus is on real-time applications, such as robotics or surveillance, where exploitation of depth sensors, that are nowadays affordable, is not only possible but also feasible. The aim is to show that the depth information used for target segmentation significantly helps reducing incorrect model updates caused by occlusion or drifts and improves success rate and precision of traditional RGB tracker while keeping comparably efficient and thus possibly real-time. The paper also presents and discusses the achieved performance results.

Název v anglickém jazyce

Depth-Based Filtration for Tracking Boost

Popis výsledku anglicky

This paper presents a novel depth information utilization method for performance boosting of tracking in traditional RGB trackers for arbitrary objects (objects not known in advance) by object segmentation/separation supported by depth information. The main focus is on real-time applications, such as robotics or surveillance, where exploitation of depth sensors, that are nowadays affordable, is not only possible but also feasible. The aim is to show that the depth information used for target segmentation significantly helps reducing incorrect model updates caused by occlusion or drifts and improves success rate and precision of traditional RGB tracker while keeping comparably efficient and thus possibly real-time. The paper also presents and discusses the achieved performance results.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

—

OECD FORD obor

10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Projekt

Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Rok uplatnění

2015

Kód důvěrnosti údajů

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

Název statě ve sborníku

Springer International Publishing

ISBN

978-3-319-25903-1

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

12

Strana od-do

217-228

Název nakladatele

Springer International Publishing

Místo vydání

Catania

Místo konání akce

Catania

Datum konání akce

26. 10. 2015

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

000374794500019