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NotaPublicado: 05 May 2018, 18:50 
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Tracking as Online Decision-Making: Learning a Policy from Streaming Videos with Reinforcement Learning

¿Qué problema trata?
Cuando un agente de policía persigue a un sospechoso por video vigilancia en la mayoría de casos tiene el problema del seguimiento, donde debería rastrearlo, en que video esta y como reconocerlo a pesar de la multitud. Estas decisiones son típicamente tomadas heurísticamente según la experiencia del policía a cargo.
¿Qué trabajos revisa?
Tracking Dataset: Han recolectado trabajos pasados con Dataset lista para machine Learning.
Iteractive Tracking: Varios trabajos han explorado métodos interactivos para acumular data. Primero la computadora propone un posible camino del sospechoso, después el humano corrige y reentrena el sistema usando las correcciones.
Learning to Track: Varios trabajos de seguimiento de sospechosos tienden a enfocarse en pequeños tiempos de seguimiento menos de 2000 frames por video. En este caso primero se modela la apariencia del sospechoso y después se utiliza estos datos para seguirlo.
Real-time tracking through attention: Un problema muy grave es que el seguimiento sea lento, que se demore demasiado en poder seguir el rastro de un sospechoso. Por lo que han investigado para hacer el reconocimiento mas rápido y preciso.
Link: http://openaccess.thecvf.com/content_IC ... _paper.pdf


Adjuntos:
Supancic_Tracking_as_Online_ICCV_2017_paper.pdf [850.15 KiB]
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