Motion segmentation & multiple object tracking by correlation co-clustering


Keuper, Margret ; Tang, Siyu ; Andres, Björn ; Brox, Thomas ; Schiele, Bernt



DOI: https://doi.org/10.1109/TPAMI.2018.2876253
URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/8493320/
Dokumenttyp: Zeitschriftenartikel
Erscheinungsjahr: 2020
Titel einer Zeitschrift oder einer Reihe: IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence
Band/Volume: 42
Heft/Issue: 1
Seitenbereich: 140-153
Ort der Veröffentlichung: New York, NY
Verlag: IEEE Computer Society
ISSN: 0162-8828 , 1939-3539
Sprache der Veröffentlichung: Englisch
Einrichtung: Fakultät für Wirtschaftsinformatik und Wirtschaftsmathematik > Bildverarbeitung (Juniorprofessur) (Keuper 2017-2021)
Fachgebiet: 004 Informatik
Freie Schlagwörter (Englisch): Clustering algorithms , Computer vision , Correlation , Motion segmentation , Object tracking , Trajectory
Abstract: Models for computer vision are commonly defined either w.r.t. low-level concepts such as pixels that are to be grouped, or w.r.t. high-level concepts such as semantic objects that are to be detected and tracked. Combining bottom-up grouping with top-down detection and tracking, although highly desirable, is a challenging problem. We state this joint problem as a co-clustering problem that is principled and tractable by existing algorithms. We demonstrate the effectiveness of this approach by combining bottom-up motion segmentation by grouping of point trajectories with high-level multiple object tracking by clustering of bounding boxes. We show that solving the joint problem is beneficial at the low-level, in terms of the FBMS59 motion segmentation benchmark, and at the high-level, in terms of the Multiple Object Tracking benchmarks MOT15, MOT16 and the MOT17 challenge, and is state-of-the-art in some metrics.




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