Visuell objektföljning är en av de grundläggande utmaningarna inom området datorseende, där uppgiften är att följa ett visst objekt i en video där positionen enbart är given på den första bilden.

DatorseendeNågra exempel på hur vår metod klarar skalning av objektet.Beroende på förändringar i formen och på åt vilket håll objektet rör sig, behöver modellen från den första bilden uppdateras kontinuerligt. Vi hanterar problemet genom maskininlärning, mer precist genom så kallade diskriminativa korrelationsfilter.

Video som visar följning av ett särdrag i objektet, i detta fall en färg.

samt en applikation inom WASP där utvecklad kod använts för att följa människor:

 

Video

 


Forskare

Publikationer

Ett urval av tre publikationer]

Omslag för publikation ''
Martin Danelljan, Goutam Bhat, Susanna Gladh, Fahad Shahbaz Khan, Michael Felsberg (2019)

Pattern Recognition Letters , Vol.124 , s.74-81 Vidare till DOI

Omslag för publikation ''
Martin Danelljan, Gustav Häger, Fahad Shahbaz Khan, Michael Felsberg (2017)

IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence , Vol.39 , s.1561-1575 Vidare till DOI

Unveiling the Power of Deep Tracking, Goutam Bhat , Joakim Johnander, Martin Danelljan, Fahad Shahbaz Khan, and Michael Felsberg, Computer Vision Foundation 2018.

WASP forskning vid CVL