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Dans cet article, nous évaluons la performance de suivi d'apparence de plusieurs schémas de fusion qui combinent des informations de vidéos standard CCTV et du spectre infrarouge thermique pour le suivi d'objets de surveillance, tels que des personnes, des visages, des vélos et des véhicules. Nous présentons des résultats sur de nombreuses séquences de surveillance multimodales en monde réel, suivant des objets difficiles dont l'apparence change rapidement. Sur la base de ces résultats, nous pouvons déterminer les schémas de fusion les plus prometteurs.
Conaire et al. (Sat,) ont étudié cette question.