多目标跟踪的对象

我们建议制定多目标跟踪为最小化连续能量函数。以外的许多近来的方案，我们专注于设计的能量函数，代表该问题尽可能忠实地，而不是一个是适合于优雅的优化。然后，我们去构建一个合适的优化方案，以找到能提出强烈的局部极小。该方案扩展了共轭梯度法具有周期性的反式维跳跃。这些举动允许Search逃脱弱极小和探索可变维搜索空间的一个更大的部分，同时仍然总是减少的能量。为了证明这种方法我们都在合成数据和六个不同的实际视频序列提出了广泛的定量评价的有效性。在这两种情况下，我们实现了一个扩展卡尔曼滤波器的基线，以及国家的最先进的基于ILP的跟踪一个显著的性能提升。