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Título: Multi-feature RGB-D generic object tracking using a simple filter hierarchy
Autores: Entin, Irina
Fecha: 2014
Publicador: McGill University - MCGILL
Fuente:
Tipo: Electronic Thesis or Dissertation
Tema: Applied Sciences - Artificial Intelligence
Descripción: This research focuses on tracking generic non-rigid objects at close range to an infrared triangulation-based RGB-D sensor. The work was motivated by direct industry demand for a foundation for a low-cost application to operate in a surveillance setting. There are several novel components of this research that build on classical and state-of-the-art literature to extend into this real-world environment with limited constraints. The initialization is automatic with no a priori knowledge of the object and there are no restrictions on object appearance or transformation. There are no assumptions on object placement and only a very general physical model is applied to object trajectory. The tracking is performed using a Kalman filter and polynomial predictor to hypothesize the next location and a particle filter with colour, edge, depth edge, and absolute depth features to pinpoint object location. This work deals with challenges that are not explored in other work including highly variable object motion characteristics and generality with respect to the object tracked. It also explores the potential for multiple objects to occupy the same x-y location and have the same appearance. The result is a basic model for generic single object tracking that can be extended to any scenario with tailored occlusion-handling and augmented with behavioural analysis to confront a real-world problem.
Cette recherche implique le suivi des objets génériques non-rigides qui passent à courte distance à un capteur RVB-D utilisant une caméra infrarouge avec triangulation. Le travail a été motivé par un besoin de partenaires de l'industrie pour une application à faible coût pour fonctionner dans un cadre de surveillance. Il y a plusieurs éléments nouveaux de ce recherche qui utilisent la technologie classique et nouvelle pour rendre l'application faisable dans le monde réel avec peu de contraintes. L'initialisation est automatique sans connaissance à l'avance de l'objet et il n'y a aucune restriction sur l'apparence ou transformation de l'objet. Il n'y a pas d'hypothèses sur le placement de l'objet et seulement une modèle physique très général est appliqué à la trajectoire de l'objet. Le suivi est effectué en utilisant un filtre Kalman avec une fonctionne polynomial pour prédire l'emplacement de l'objet dans le prochain cadre. Un filtre à particules utilise ce prédiction pour placé ces particules et focalisé sur l'objet utilisant l'information de la couleur, les bords d'intensité, les bords de profondeur, et la profondeur absolue. Cette recherche traite des défis qui ne sont pas explorées dans d'autres travaux, notamment le mouvement d'objets très variable et la généralité par rapport à l'objet suivi. Il explore aussi la possibilité de plusieurs objets qui occupent le même emplacement x-y ayant la même apparence. Le résultat est un modèle pour le suivi d'un objet unique générique qui peut être étendue à n'importe quel scénario avec l'ajout d'un processus pour les occlusions et l'analyse comportementale.
Idioma: en