カーネルベースの物体追跡

非剛体オブジェクトの視覚追跡における中心要素であるターゲットの表現と位置決めに向けた新しいアプローチが提案されている。特徴ヒストグラムに基づくターゲット表現は、各方向均等なカーネルを用いた空間マスキングによって正則化される。このマスキングにより、勾配ベースの最適化に適した空間的に平滑な類似性関数が誘導されるため、ターゲットの位置決め問題は局所的な最大値の引力の盆地を用いて定式化できる。我々は、類似性測定としてバッタチャリヤ係数から導出されたメトリックを用い、最適化を行うために平均シフト法を使用する。提示した追跡例において、新しい方法はカメラの動き、部分的な隠れ、混雑、ターゲットのスケール変動に成功裏に対処した。運動フィルタやデータ関連技術との統合についても議論されている。背景情報の活用、運動モデルを用いたカルマン追跡、顔追跡などの潜在的な応用のいくつかを紹介する。