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Avis sur Stochastic Algorithms For Visual Tracking Format Broché - Livre Informatique

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Présentation Stochastic Algorithms For Visual Tracking Format Broché
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Livre Informatique - Maccormick, John - 01/09/2011 - Broché - Langue : Anglais

Auteur(s) : Maccormick, John

Editeur : Springer-Verlag London Ltd.

Langue : Anglais

Parution : 01/09/2011

Format : Moyen, de 350g à 1kg

Nombre de pages : 188

Expédition : 295

Dimensions : 23.5 x 15.5 x 1.1

ISBN : 1447111761

Sommaire:
1 Introduction and background.- 1.1 Overview.- 1.2 Active contours for visual tracking.- 2 The Condensation algorithm.- 2.1 The basic idea.- 2.2 Formal definitions.- 2.3 Operations on particle sets.- 2.4 The Condensation theorem.- 2.5 The relation to factored sampling, or where did the proof go?.- 2.6 Good particle sets and the effective sample size.- 2.7 A brief history of Condensation.- 2.8 Some alternatives to Condensation.- 3 Contour likelihoods.- 3.1 A generative model for image features.- 3.2 Background models and the selection of measurement lines.- 3.3 A continuous analogue of the contour likelihood ratio.- 4 Object localisation and tracking with contour likelihoods.- 4.1 A brief survey of object localisation.- 4.2 Object localisation by factored sampling.- 4.3 Estimating the number of targets.- 4.4 Learning the prior.- 4.5 Random sampling: some traps for the unwary.- 4.6 Tracker initialisation by factored sampling.- 4.7 Tracking using Condensation and the contour likelihoods.- 5 Modelling occlusions using the Markov likelihood.- 5.1 Detecting occluded objects.- 5.2 The problem with the independence assumption.- 5.3 The Markov generative model.- 5.4 Prior for occlusions.- 5.5 Realistic assessment of multiple targets.- 5.6 Improved discrimination with a single target.- 5.7 Faster convergence using importance sampling.- 5.8 Random samples using MelvIe.- 5.9 Calculating the partition functions.- 5.10 Further remarks.- 6 A probabilistic exclusion principle for multiple objects.- 6.1 Introduction.- 6.2 A generative model with an exclusion principle.- 6.3 Tracking multiple wire-frame objects.- 6.4 Tracking multiple opaque objects.- 7 Partitioned sampling.- 7.1 The need for partitioned sampling.- 7.2 Weighted resampling.- 7.3 Basic partitioned sampling.-7.4 Branched partitioned sampling.- 7.5 Performance of partitioned sampling.- 7.6 Partitioned sampling for articulated objects.- 8 Conelusion?.- Appendix A.- A.1 Measures and Metrics on the configuration space.- A.2 Proof of the interior-exterior likelihood.- A.3 Del Moral's resampling lemma and its consequences.- Appendix B.- B.1 Summary Of Notation.

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Stochastic Algorithms for Visual Tracking - Maccormick, John

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