Zusammenfassung
Bei den bisherigen Betrachtungen handelte es sich bei den zu untersuchenden visuellen Daten um statische orts- und wertdiskrete Bilder b[n1,n2]. Dabei bedeutet statisch, dass sich die Bilddaten über die Zeit nicht verändern. Auf diesen statischen Bildern können mit den in den vorangegangenen Kapiteln vorgestellten Methoden Objekte – im Kontext der Mensch-Maschine-Kommunikation (MMK) meist Gesichter – sowohl detektiert als auch erkannt werden.
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Literaturverzeichnis
Bruch, W.: Das PAL-Farbfernsehen – Prinzipielle Grundlagen der Modulation und Demodulation. Bd. 17. Nachrichtentechnische Zeitschrift, 1965
Cucchiara, R. ; Grana, C. ; Piccardi, M. ; Prati, A.: Detecting Moving Objects, Ghosts, and Shadows in Video Streams. In: IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 25 (2003), Nr. 10, S. 1337–1342
Gatica-Perez, D. ; Odobez, J.-M. ; Ba, S. ; Smith, K. ; Lathoud, G.: Tracking People in Meetings with Particles. In: Proceedings of the International Workshop on Image Analysis for Multimedia Interactive Services (2005), S. invited paper
Isard, M. ; Blake, A.: CONDENSATION – Conditional Density Propagation for Visual Tracking. In: International Journal of Computer Vision 29 (1998), Nr. 1, S. 5–28
Isard, M. ; Blake, A.: ICONDENSATION: Unifying Low-Level and High-Level Tracking in a Stochastic Framework. In: Proceedings of the European Conference on Computer Vision 1 (1998), S. 893–908
Isard, M. ; Maccormick, J.: BraMBLe: A Bayesian Multiple-Blob Tracker. In: Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision 2 (2001), S. 34–41
ISO 74:1976: Cinematography – Image Area Produced by Camera Aperture on 35mm Motion-Picture Film – Position and Dimensions. International Organization for Standardization, 2002
ITU-R BT.470-6: Conventional Television Systems. International Telecommunications Union, 1998
ITU-R BT.470-7: Conventional Television Systems. International Telecommunications Union, 1998
Koller, D. ;Weber, J. ; Huang, T. ;Malik, J. ; Ogasawara, G. ; Rao, B. ; Russell, S.: Towards Robust Automatic Traffic Scene Analysis in Real-Time. In: Proceedings of the IEEE Conference on Decision and Control 4 (1994), S. 3776–3781
Metropolis, N. ; Ulam, S.: The Monte Carlo Method. In: Journal of the American Statistical Association 44 (1949), Nr. 247, S. 335–341
Ristic, B. ; Arulampalam, S. ; Gordon, N.: Beyond the Kalman Filter: Particle Filters for Tracking Applications. Artech House Inc., 2004
Rubinstein, R.Y. ; Kroese, D.P.: Simulation and the Monte Carlo Method. 2. John Wiley & Sons, 2008
Schreiber, S.: Personenverfolgung und Gestenerkennung in Videodaten. Technische Universität München, 2009 (Dissertation)
Schreiber, S. ; Störmer, A. ; Rigoll, G.: A Hierarchical ASM/AAM Approach in a Stochastic Framework for Fully Automatic Tracking and Recognition. In: Proceedings of the IEEE International Conference on Image Processing (2006), S. 1773–1776
Schröter, F.: Verfahren zur Abtastung von Fernsehbildern. DRP-Patent Nr. 574 085, 1930
Wren, C.R. ; Azarbayejani, A. ; Darrell, T. ; Pentland, A.: Pfinder: Real-Time Tracking of the Human Body. In: IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 19 (1997), Nr. 7, S. 780–785
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Schenk, J., Rigoll, G. (2010). Objektverfolgung. In: Mensch-Maschine-Kommunikation. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-05457-0_10
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