Generalized Kernel-based Visual Tracking

In this work we generalize the plain MS trackers and attempt to overcome standard mean shift trackers' two limitations. It is well known that modeling and maintaining a representation of a target object is an important component of a successful visual tracker. However, little work has been done on building a robust template model for kernel-based MS tracking. In contrast to building a template from a single frame, we train a robust object representation model from a large amount of data. Tracking is viewed as a binary classification problem, and a discriminative classification rule is learned to distinguish between the object and background. We adopt a support vector machine (SVM) for training. The tracker is then implemented by maximizing the classification score. An iterative optimization scheme very similar to MS is derived for this purpose.Comment: 12 page

Generalized Kernel-Based Visual Tracking

Kernel-based mean shift (MS) trackers have proven to be a promising alternative to stochastic particle filtering trackers. Despite its popularity, MS trackers have two fundamental drawbacks: 1) the template model can only be built from a single image, and 2) it is difficult to adaptively update the template model. In this paper, we generalize the plain MS trackers and attempt to overcome these two limitations. It is well known that modeling and maintaining a representation of a target object is an important component of a successful visual tracker. However, little work has been done on building a robust template model for kernel-based MS tracking. In contrast to building a template from a single frame, we train a robust object representation model from a large amount of data. Tracking is viewed as a binary classification problem, and a discriminative classification rule is learned to distinguish between the object and background. We adopt a support vector machine for training. The tracker is then implemented by maximizing the classification score. An iterative optimization scheme very similar to MS is derived for this purpose. Compared with the plain MS tracker, it is now much easier to incorporate online template adaptation to cope with inherent changes during the course of tracking. To this end, a sophisticated online support vector machine is used. We demonstrate successful localization and tracking on various data sets

BEYOND MULTI-TARGET TRACKING: STATISTICAL PATTERN ANALYSIS OF PEOPLE AND GROUPS

Ogni giorno milioni e milioni di videocamere monitorano la vita quotidiana delle persone, registrando e collezionando una grande quantit\ue0 di dati. Questi dati possono essere molto utili per scopi di video-sorveglianza: dalla rilevazione di comportamenti anomali all'analisi del traffico urbano nelle strade. Tuttavia i dati collezionati vengono usati raramente, in quanto non \ue8 pensabile che un operatore umano riesca a esaminare manualmente e prestare attenzione a una tale quantit\ue0 di dati simultaneamente. Per questo motivo, negli ultimi anni si \ue8 verificato un incremento della richiesta di strumenti per l'analisi automatica di dati acquisiti da sistemi di video-sorveglianza in modo da estrarre informazione di pi\uf9 alto livello (per esempio, John, Sam e Anne stanno camminando in gruppo al parco giochi vicino alla stazione) a partire dai dati a disposizione che sono solitamente a basso livello e ridondati (per esempio, una sequenza di immagini). L'obiettivo principale di questa tesi \ue8 quello di proporre soluzioni e algoritmi automatici che permettono di estrarre informazione ad alto livello da una zona di interesse che viene monitorata da telecamere. Cos\uec i dati sono rappresentati in modo da essere facilmente interpretabili e analizzabili da qualsiasi persona. In particolare, questo lavoro \ue8 focalizzato sull'analisi di persone e i loro comportamenti sociali collettivi. Il titolo della tesi, beyond multi-target tracking, evidenzia lo scopo del lavoro: tutti i metodi proposti in questa tesi che si andranno ad analizzare hanno come comune denominatore il target tracking. Inoltre andremo oltre le tecniche standard per arrivare a una rappresentazione del dato a pi\uf9 alto livello. Per prima cosa, analizzeremo il problema del target tracking in quanto \ue8 alle basi di questo lavoro. In pratica, target tracking significa stimare la posizione di ogni oggetto di interesse in un immagine e la sua traiettoria nel tempo. Analizzeremo il problema da due prospettive complementari: 1) il punto di vista ingegneristico, dove l'obiettivo \ue8 quello di creare algoritmi che ottengono i risultati migliori per il problema in esame. 2) Il punto di vista della neuroscienza: motivati dalle teorie che cercano di spiegare il funzionamento del sistema percettivo umano, proporremo in modello attenzionale per tracking e il riconoscimento di oggetti e persone. Il secondo problema che andremo a esplorare sar\ue0 l'estensione del tracking alla situazione dove pi\uf9 telecamere sono disponibili. L'obiettivo \ue8 quello di mantenere un identificatore univoco per ogni persona nell'intera rete di telecamere. In altre parole, si vuole riconoscere gli individui che vengono monitorati in posizioni e telecamere diverse considerando un database di candidati. Tale problema \ue8 chiamato in letteratura re-indetificazione di persone. In questa tesi, proporremo un modello standard di come affrontare il problema. In questo modello, presenteremo dei nuovi descrittori di aspetto degli individui, in quanto giocano un ruolo importante allo scopo di ottenere i risultati migliori. Infine raggiungeremo il livello pi\uf9 alto di rappresentazione dei dati che viene affrontato in questa tesi, che \ue8 l'analisi di interazioni sociali tra persone. In particolare, ci focalizzeremo in un tipo specifico di interazione: il raggruppamento di persone. Proporremo dei metodi di visione computazionale che sfruttano nozioni di psicologia sociale per rilevare gruppi di persone. Inoltre, analizzeremo due modelli probabilistici che affrontano il problema di tracking (congiunto) di gruppi e individui.Every day millions and millions of surveillance cameras monitor the world, recording and collecting huge amount of data. The collected data can be extremely useful: from the behavior analysis to prevent unpleasant events, to the analysis of the traffic. However, these valuable data is seldom used, because of the amount of information that the human operator has to manually attend and examine. It would be like looking for a needle in the haystack. The automatic analysis of data is becoming mandatory for extracting summarized high-level information (e.g., John, Sam and Anne are walking together in group at the playground near the station) from the available redundant low-level data (e.g., an image sequence). The main goal of this thesis is to propose solutions and automatic algorithms that perform high-level analysis of a camera-monitored environment. In this way, the data are summarized in a high-level representation for a better understanding. In particular, this work is focused on the analysis of moving people and their collective behaviors. The title of the thesis, beyond multi-target tracking, mirrors the purpose of the work: we will propose methods that have the target tracking as common denominator, and go beyond the standard techniques in order to provide a high-level description of the data. First, we investigate the target tracking problem as it is the basis of all the next work. Target tracking estimates the position of each target in the image and its trajectory over time. We analyze the problem from two complementary perspectives: 1) the engineering point of view, where we deal with problem in order to obtain the best results in terms of accuracy and performance. 2) The neuroscience point of view, where we propose an attentional model for tracking and recognition of objects and people, motivated by theories of the human perceptual system. Second, target tracking is extended to the camera network case, where the goal is to keep a unique identifier for each person in the whole network, i.e., to perform person re-identification. The goal is to recognize individuals in diverse locations over different non-overlapping camera views or also the same camera, considering a large set of candidates. In this context, we propose a pipeline and appearance-based descriptors that enable us to define in a proper way the problem and to reach the-state-of-the-art results. Finally, the higher level of description investigated in this thesis is the analysis (discovery and tracking) of social interaction between people. In particular, we focus on finding small groups of people. We introduce methods that embed notions of social psychology into computer vision algorithms. Then, we extend the detection of social interaction over time, proposing novel probabilistic models that deal with (joint) individual-group tracking