Modelling of Objects Behaviour for Their Re-identification in Multi-camera Surveillance System Employing Particle Filters and Flow Graphs - Publikacja - MOST Wiedzy

Wyszukiwarka

Modelling of Objects Behaviour for Their Re-identification in Multi-camera Surveillance System Employing Particle Filters and Flow Graphs

Abstrakt

An extension of the re-identification method of modeling objects behavior in muti-camera surveillance systems, related to adding a particle filter to the decision-making algorithm is covered by the paper. A variety of tracking methods related to a single FOV (Field of Vision) are known, proven to be quite different for inter-camera tracking, especially in case of non-overlapping FOVs. The re-identification methods refer to the determination of the probability of a particular object’s identity recognized by a pair of cameras. An evaluation of the proposed modification of the re-identification method is presented in the paper, which is concluded with an analysis of some comparison results brought by the methods implemented with and without a particle filter employment.

Cytowania

  • 0

    CrossRef

  • 0

    Web of Science

  • 0

    Scopus

Cytuj jako

Pełna treść

pełna treść publikacji nie jest dostępna w portalu

Słowa kluczowe

Informacje szczegółowe

Kategoria:
Aktywność konferencyjna
Typ:
publikacja w wydawnictwie zbiorowym recenzowanym (także w materiałach konferencyjnych)
Tytuł wydania:
Image Processing and Communications Challenges 10 strony 79 - 86
Język:
angielski
Rok wydania:
2018
Opis bibliograficzny:
Lisowski K., Czyżewski A.: Modelling of Objects Behaviour for Their Re-identification in Multi-camera Surveillance System Employing Particle Filters and Flow Graphs// Image Processing and Communications Challenges 10/ ed. Choraś M., Choraś R. Cham: , 2018, s.79-86
DOI:
Cyfrowy identyfikator dokumentu elektronicznego (otwiera się w nowej karcie) 10.1007/978-3-030-03658-4_10
Weryfikacja:
Politechnika Gdańska

wyświetlono 88 razy

Publikacje, które mogą cię zainteresować

Meta Tagi