Occlusion and split detection and correction for object tracking in surveillance applications
Notice bibliographique
Résumé
This paper proposes a novel algorithm for the real-time detection and correction of occlusion and split in feature-based tracking of objects for surveillance applications. The proposed algorithm detects sudden variations of spatio-temporal features of objects in order to identify possible occlusion or split events. The detection is followed by a validation stage that uses past tracking information to prevent false detection of occlusion or split. Special care is taken in case of heavy occlusion, when there is a large superposition of objects. In this case the system relies on long-term temporal behavior of objects to avoid updating the video object features with unreliable (e.g. shape and motion) information. Occlusion is corrected by separating occluded objects. For the detection of splits, in addition to the analysis of spatio-temporal changes in objects features, our algorithm analyzes the temporal behavior of split objects to discriminate between errors in segmentation and real separation of objects, such as in the deposit of an object. Split is corrected by physically merging the objects detected to be split. To validate the proposed approach, objective and visual results are presented. Experimental results show the ability of the proposed algorithm to detect and correct, both, split and occlusion of objects. The proposed algorithm is most suitable in video surveillance applications due to: its good performance in multiple, heavy, and total occlusion; its distinction between real object separation and faulty object split; its handling of simultaneous occlusion and split events; and its low computational complexity.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».