物体追跡のための光フローとステレオ視差の融合

本論文では、ビデオセンサーを使用した物体検出および追跡の新しいアプローチを提案します。画像から深度情報を取得するために、二つの異なる方法：立体視と動きからの深度が使用されます。取得したデータストリームは融合され、信頼性と精度が向上します。一連の画像ポイントは拡張カルマンフィルターを使用して時間経過に伴って追跡されます。提案されたアルゴリズムは、フィルター残差の分析によって類似した動態のポイントをクラスタリングします。合成画像および自然画像シーケンスに対する実験結果が提供されています。