Online tracking of multiple objects using WiSARD

Rafael Lima de Carvalho 1, 2 Danilo S. C. Carvalho 1 Felix Antonio Claudio Mora-Camino 3 Priscila V. M. Lima 4 Felipe M. G. França 1
1 COPPE-UFRJ - COPPE - Instituto Alberto Luiz Coimbra de Pós-Graduação e Pesquisa de Engenharia
2 UFT - Universidade Federal do Tocantins
3 MAIAA-AUTO - ENAC Equipe MAIAA-AUTO
MAIAA - ENAC - Laboratoire de Mathématiques Appliquées, Informatique et Automatique pour l'Aérien
4 iNCE
Abstract : This paper evaluates the WiSARD weightless model as a classification system on the problem of tracking multiple objects in real- time. Exploring the structure of this model, the proposed solution applies a re-learning stage in order to avoid interferences caused by background noise or variations in the target shape. Once the tracker finds a target at the first time, it applies only local searches around the neighborhood in order to have fast response. This approach is evaluated through some experiments on real-world video data.
Type de document :
Communication dans un congrès
ESANN 2014, 22st European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence And Machine Learning, Apr 2014, Bruges, Belgium. pp 541-546, 2014
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Contributeur : Céline Smith <>
Soumis le : lundi 1 septembre 2014 - 15:39:58
Dernière modification le : lundi 21 mars 2016 - 17:26:39
Document(s) archivé(s) le : mardi 2 décembre 2014 - 10:31:47

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  • HAL Id : hal-01059678, version 1

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Citation

Rafael Lima de Carvalho, Danilo S. C. Carvalho, Felix Antonio Claudio Mora-Camino, Priscila V. M. Lima, Felipe M. G. França. Online tracking of multiple objects using WiSARD. ESANN 2014, 22st European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence And Machine Learning, Apr 2014, Bruges, Belgium. pp 541-546, 2014. 〈hal-01059678〉

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