Target Contour Recovering for Tracking People in Complex Environments

Recovering people contours from partial occlusion is a challenging problem in a visual tracking system. Partial occlusions would bring about unreasonable contour changes of the target object. In this paper, a novel method is presented to detect partial occlusion on people contours and recover occluded portions. Unlike other occlusion detection methods, the proposed method is only based on contours, which makes itself more flexible to be extended for further applications. Experiments with synthetic images demonstrate the accuracy of the method for detecting partial occlusions, and experiments on real-world video sequence are also carried out to prove that the method is also good enough to be used to recover target contours

A probabilistic integrated object recognition and tracking framework for video sequences

Recognition and tracking of multiple objects in video sequences is one of the main challenges in computer vision that currently deserves a lot of attention from researchers. Almost all the reported approaches are very application-dependent and there is a lack of a general methodology for dynamic object recognition and tracking that can be instantiated in particular cases. In this thesis, the work is oriented towards the definition and development of such a methodology which integrates object recognition and tracking from a general perspective using a probabilistic framework called PIORT (probabilistic integrated object recognition and tracking framework). It include some modules for which a variety of techniques and methods can be applied. Some of them are well-known but other methods have been designed, implemented and tested during the development of this thesis.The first step in the proposed framework is a static recognition module that provides class probabilities for each pixel of the image from a set of local features. These probabilities are updated dynamically and supplied to a tracking decision module capable of handling full and partial occlusions. The two specific methods presented use RGB colour features and differ in the classifier implemented: one is a Bayesian method based on maximum likelihood and the other one is based on a neural network. The experimental results obtained have shown that, on one hand, the neural net based approach performs similarly and sometimes better than the Bayesian approach when they are integrated within the tracking framework. And on the other hand, our PIORT methods have achieved better results when compared to other published tracking methods. All these methods have been tested experimentally in several test video sequences taken with still and moving cameras and including full and partial occlusions of the tracked object in indoor and outdoor scenarios in a variety of cases with different levels of task complexity. This allowed the evaluation of the general methodology and the alternative methods that compose these modules.A Probabilistic Integrated Object Recognition and Tracking Framework for Video SequencesEl reconocimiento y seguimiento de múltiples objetos en secuencias de vídeo es uno de los principales desafíos en visión por ordenador que actualmente merece mucha atención de los investigadores. Casi todos los enfoques reportados son muy dependientes de la aplicación y hay carencia de una metodología general para el reconocimiento y seguimiento dinámico de objetos, que pueda ser instanciada en casos particulares. En esta tesis, el trabajo esta orientado hacia la definición y desarrollo de tal metodología, la cual integra reconocimiento y seguimiento de objetos desde una perspectiva general usando un marco probabilístico de trabajo llamado PIORT (Probabilistic Integrated Object Recognition and Tracking). Este incluye algunos módulos para los que se puede aplicar una variedad de técnicas y métodos. Algunos de ellos son bien conocidos, pero otros métodos han sido diseñados, implementados y probados durante el desarrollo de esta tesis.El primer paso en el marco de trabajo propuesto es un módulo estático de reconocimiento que provee probabilidades de clase para cada píxel de la imagen desde un conjunto de características locales. Estas probabilidades son actualizadas dinámicamente y suministradas a un modulo decisión de seguimiento capaz de manejar oclusiones parciales o totales. Se presenta dos métodos específicos usando características de color RGB pero diferentes en la implementación del clasificador: uno es un método Bayesiano basado en la máxima verosimilitud y el otro método está basado en una red neuronal. Los resultados experimentales obtenidos han mostrado que, por una parte, el enfoque basado en la red neuronal funciona similarmente y algunas veces mejor que el enfoque bayesiano cuando son integrados dentro del marco probabilístico de seguimiento. Por otra parte, nuestro método PIORT ha alcanzado mejores resultados comparando con otros métodos de seguimiento publicados. Todos estos métodos han sido probados experimentalmente en varias secuencias de vídeo tomadas con cámaras fijas y móviles incluyendo oclusiones parciales y totales del objeto a seguir, en ambientes interiores y exteriores, en diferentes tareas y niveles de complejidad. Esto ha permitido evaluar tanto la metodología general como los métodos alternativos que componen sus módulos

A Study on a Bicycle Detection System Employing Car Vision

九州工業大学博士学位論文 学位記番号:工博甲第366号　学位授与年月日:平成26年3月25日第1章 序論|第2章 MSC-HOG特徴量を用いた自転車検出|第3章 円を用いた自転車検出|第4章 検出器と追跡器を用いた自転車位置とスケールの推定|第5章 結論九州工業大学平成25年

A Study on a Bicycle Detection System Employing Car Vision

九州工業大学博士学位論文 学位記番号:工博甲第366号　学位授与年月日:平成26年3月25日第1章 序論||第2章 MSC-HOG特徴量を用いた自転車検出||第3章 円を用いた自転車検出||第4章 検出器と追跡器を用いた自転車位置とスケールの推定||第5章 結