Отслеживание объектов

2022

Full text Open access: Gold Metadata (CSL-JSON)
DOI 10.54309/ijict.2020.3.3.005
Data confidence 70 medium
How this score is calculated

It is built from checkable properties of the record itself: whether the article has a DOI, how many independent sources confirmed its data, whether the required fields are filled in, and how recent the latest confirmation is. Disagreement between sources and a missing identifier lower it. A value of 80 or above means the record was published without further checking; 60 to 79 means it is published at reduced confidence, with a manual check advisable. A record verified by an editor by hand is never pushed below 90 by a recalculation. This scores our data about the article, not the article itself.

Abstract

Moving object tracking is very useful in many computer vision applications. The most famous examples are surveillance systems in crowded public places, traffic control systems, motion capture systems for electronic games, applications for human-computer interaction, and many others. Recently, a large number of approaches have been proposed for tracking objects. However, no algorithm has yet been developed that would cope with all the existing problems of object tracking. This article aims to analyze the existing problems, as well as consider ways to solve them. Отслеживание движущихся объектов очень полезно во многих приложе-ниях компьютерного зрения. Хорошо известные примеры таких приложений включают си-стемы наблюдения в многолюдных общественных местах, системы захвата движения для электронных игр, системы управления дорожным движением, приложения для взаимодействия человека с компьютером и многие другие. В последние годы было внедрено большое количество подходов к отслеживанию объектов. Однако пока не разработан алгоритм, который справился бы со всеми существующими проблемами отслеживания объектов. Эта статья призвана проанализировать существующие проблемы слежения за объектами, а также предложить способы ихрешения.