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Occlusion handling in videos object tracking_ A survey

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Occlusion handling in videos object tracking: A surveyView the table of contents for this issue, or go to the journal homepage for more2014 IOP Conf. Ser.: Earth Environ. Sci. 18 012020(http://iopscience.iop.org/1755-1315/18/1/012020)

HomeSearchCollectionsJournalsAboutContact usMy IOPscienceOcclusion handling in videos object tracking: A survey B Y Lee1,3, L H Liew1, W S Cheah2 and Y C Wang2 1 Faculty of Mathematics and Computer Sciences, Universiti Teknologi MARA,

Malaysia 2 Faculty of Computer Sciences and Information Technology, Universiti Malaysia

Sarawak, Malaysia

Email: bengyong@gmail.com Abstract. Object tracking in video has been an active research for decades. This interest is motivated by numerous applications, such as surveillance, human-computer interaction, and sports event monitoring. Many challenges regarding tracking objects remain, this can arise due to abrupt object motion, changing appearance patterns of objects and the scene, non-rigid object structures and most significancly occlusion of tracked object (be it object-to-object or object-to-scene occlusions). Generally, occlusion in object tracking occurs under three situations: self-occlusion, inter-object occlusion by background scene structure. Self-occlusion most frequently arises while tracking articulated objects when one part of the object occludes another. Inter-object occlusion occurs when two objects being tracked occlude each other whereas occlusion by the background occurs when a structure in the background occludes the tracked objects. Typically, tracking methods handle occlusion by modelling the object motion using linear and non-linear dynamic models. The derived models will be used to continuously predicting the object location when a tracked object is occluded until the object reappears. Examples of these methods are Kalman filtering and Particle filtering trackers. Researchers have also utilised other features to resolved occlusion, for example, silhouette projections, colour histogram and optical flow. We will present some results from a previously conducted experiment when tracking single object using Kalman filter, Particle filter and Mean Shift trackers under various occlusion situations. We will also review various other occlusion handling methods that involved using multiple cameras. In a nutshell, the goal of this paper is to discuss in detail the problem of occlusion in object tracking and review the state of the art occlusion handling methods, classify them into different categories, and identify new trends. Moreover, we discuss the important issues related to occlusion handling including the use of appropriate selection of motion models, image features and use of multiple cameras.

1.IntroductionObject tracking in video has been an active research since more than decades ago. This interest is motivated by numerous applications, such as surveillance [1-4] human-computer interaction [5,6], and robots navigation [7,8]. Many of these applications of object tracking have the goal to have ability to automatically understand events happening at a site [9]. To have higher level of understanding of events requires that certain lower level computer vision tasks to be performed. These may include tracking objects, handling occlusion and detection of unusual motion. Object tracking is a process of monitoring an object’s spatial and temporal changes during a video sequence, including its presence, position, size, shape, etc [10]. Many challenges still remains big on tracking objects, this can arise due to abrupt object motion, changing appearance patterns of objects and the scene, non-rigid object structures and most significantly is handling occlusion of tracked object.

3 To whom any correspondence should be addressed.

8thInternationalSymposiumoftheDigitalEarth(ISDE8)IOPPublishingIOPConf.Series:EarthandEnvironmentalScience18(2014)012020doi:10.1088/1755-1315/18/1/012020

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occlusionculling cpu 剔除算法 -回复

occlusionculling cpu 剔除算法 -回复

occlusionculling cpu 剔除算法-回复Occlusion Culling CPU剔除算法引言在计算机图形学中，Occlusion Culling（遮挡剔除）是一种通过剔除屏幕上被遮挡的物体来提高渲染性能的技术。

Occlusion Culling算法在游戏开发和虚拟现实等领域得到了广泛的应用。

本文将讨论一种基于CPU的Occlusion Culling剔除算法，详细介绍其中的原理和具体实现过程。

1. Occlusion Culling 简介1.1 基本概念Occlusion Culling是一种动态剔除技术，其原理是根据视点位置，确定并剔除在当前视锥体范围内被遮挡的物体，从而减少不必要的渲染开销。

1.2 剔除算法分类根据其计算位置的不同，Occlusion Culling算法可以分为基于CPU和基于GPU的算法。

基于CPU的算法主要利用CPU进行遮挡剔除的计算，而基于GPU的算法则是利用GPU的并行处理能力。

2. 基于CPU的Occlusion Culling算法2.1 算法原理基于CPU的Occlusion Culling算法的主要思想是通过简化物体之间的遮挡关系来提高渲染性能。

它通过以下步骤实现剔除过程：2.1.1 确定可见集合首先，算法需要根据当前视点位置和视锥体范围来确定可见集合。

这一步可以通过遍历场景中的物体并进行一系列的裁剪和遮挡判断来完成。

2.1.2 背面剔除接下来，算法会对可见集合中的物体进行背面剔除。

这个步骤是通过计算物体的法线与视点的矢量积来实现的，对于面向视点的物体，其法线与视点矢量的点积为负，需要被剔除。

2.1.3 遮挡剔除最关键的一步是遮挡剔除，它通过检测物体之间的遮挡关系来剔除被遮挡的物体。

这一步可以利用物体的包围盒或几何数据进行判断。

一种常用的方法是绘制一个表示可见面的遮挡图，在这个遮挡图中，每个像素代表一个可见的物体，并存储了该物体的唯一ID。

2.1.4 剔除物体并进行渲染最后，根据遮挡剔除的结果，将被遮挡的物体从可见集合中剔除，并进行渲染。

一种抗遮挡的视觉目标跟踪方法与流程

一种抗遮挡的视觉目标跟踪方法与流程

英文回答：Visual targeting is an important technology， which has important application value in many areas， such as videobottle surveillance， automatic driving， drone aerial photography， etc。

However， targets are often affected by various factors in their practical application， leading to the failure of tracking。

To address this problem， a variety of technical tools are needed， such as multi—identity integration，motor model forecasting， and in—depth learning。

Throughout the follow—up process， it is necessary to take into account， among other things， the physical features of the target， motor models， context information and so on， so that it can be achieved。

This is an important task that we facein advancing the development of science and technology， and it is a necessary way to uphold science， technology and innovation for economic and social development。

视觉跟踪技术综述

视觉跟踪技术综述

视觉跟踪技术综述视觉跟踪技术综述随着计算机视觉和人工智能技术的快速发展，视觉跟踪技术在各个领域得到了广泛的应用。

从监控系统到自动驾驶，从人脸识别到虚拟现实，视觉跟踪技术为我们提供了更智能的解决方案。

本文将对视觉跟踪技术进行综述，介绍其基本原理、常用算法和应用领域。

一、基本原理视觉跟踪是指通过分析图像或视频序列中的目标轨迹来实时估计目标的位置、形态和运动状态的技术。

其基本原理是根据目标在不同帧之间的变化来进行预测和估计。

视觉跟踪技术主要包括目标检测、特征提取和目标匹配三个步骤。

目标检测是指在图像或视频序列中寻找目标的位置。

常用的目标检测方法包括背景建模、边缘检测、颜色分布等。

特征提取是指从检测到的目标中提取出具有代表性的特征，常用的特征包括边缘、纹理和颜色等。

目标匹配是指在当前帧中寻找与之前帧中提取的特征相匹配的目标，常用的匹配算法有相似性匹配和模型匹配等。

二、常用算法视觉跟踪技术有很多不同的算法，根据不同的应用场景和需求可以选择合适的算法。

以下是一些常用算法的简要介绍：1. 模板匹配算法：基于目标的外观模板，在当前帧中寻找与之匹配的目标。

2. 卡尔曼滤波算法：通过状态预测和观测更新两个步骤，实现对目标位置的估计和预测。

3. 粒子滤波算法：通过对目标在当前帧中的采样，结合观测模型和运动模型来估计目标位置。

4. 基于深度学习的算法：利用卷积神经网络等深度学习模型，自动提取目标的特征，实现目标跟踪。

三、应用领域视觉跟踪技术在各个领域都有广泛的应用。

1. 视频监控：通过对监控视频中的目标进行跟踪，可以实现目标的实时定位和追踪，提高监控效果。

2. 自动驾驶：视觉跟踪技术可以实现对前方车辆和行人的跟踪，为自动驾驶系统提供重要的感知能力。

3. 人脸识别：通过对人脸进行跟踪，可以实现实时的人脸识别和身份验证，提高安全性和便利性。

4. 虚拟现实：视觉跟踪技术可以实现对用户的头部和手部的跟踪，为虚拟现实系统提供更真实的交互体验。

如何利用计算机视觉技术进行运动目标检测和跟踪

如何利用计算机视觉技术进行运动目标检测和跟踪

如何利用计算机视觉技术进行运动目标检测和跟踪计算机视觉技术的快速发展使得运动目标检测和跟踪成为可能。

这项技术不仅在安防领域起到重要作用，还应用于自动驾驶、智能监控和虚拟现实等众多领域。

本文将介绍如何利用计算机视觉技术进行运动目标检测和跟踪。

一、运动目标检测运动目标检测是指利用计算机视觉技术，通过分析连续的图像序列，检测出视频中出现的运动目标。

运动目标可以是人、车辆、动物等各种物体。

以下是运动目标检测的主要步骤。

1. 前景提取前景提取是运动目标检测的第一步，其目的是将视频中的前景目标从背景中分离出来。

常用的前景提取方法包括帧差法、基于统计学模型的方法和基于深度学习的方法。

帧差法是最简单的方法，基于像素之间的差异来识别前景目标。

而基于统计学模型的方法则通过建立像素值的分布模型来识别前景目标。

基于深度学习的方法通常使用卷积神经网络（CNN）来提取特征并进行分类。

2. 运动检测运动检测是利用差分技术或光流法等方法，检测出视频中的运动目标。

差分技术通过对相邻帧之间的差异进行计算，来确定运动目标的位置。

而光流法则通过跟踪关键点在连续帧之间的移动来检测运动目标。

3. 目标分割和识别目标分割和识别是将前景目标分割并分类的过程。

它通常通过图像分割算法和目标识别算法实现。

图像分割算法将前景目标从图像中提取出来，并通过边缘检测、区域生长或图像分割神经网络等方法实现。

目标识别算法则通过比较目标特征和已知类别的模型特征，来对目标进行分类。

二、运动目标跟踪运动目标跟踪是指通过分析视频序列中的目标位置，持续追踪目标的运动轨迹。

以下是运动目标跟踪的主要步骤。

1. 目标初始化目标初始化是运动目标跟踪的第一步，其目的是在视频序列的初始帧中确定目标的位置。

常用的目标初始化方法有手动框选和自动检测。

手动框选是通过人工在初始帧中标记目标的位置。

而自动检测则通过运动目标检测算法自动获取初始目标位置。

2. 特征提取和匹配特征提取和匹配是运动目标跟踪的核心步骤。