A Modular Approach to the Analysis and Evaluation of Particle Filters for Figure Tracking

This paper presents the first systematic empirical study of the particle filter (PF) algorithms for human figure tracking in video. Our analysis and evaluation follows a modular approach which is based upon the underlying statistical principles and computational concerns that govern the performance of PF algorithms. Based on our analysis, we propose a novel PF algorithm for figure tracking with superior performance called the Optimized Unscented PF. We examine the role of edge and template features, introduce computationally-equivalent sample sets, and describe a method for the automatic acquisition of reference data using standard motion capture hardware. The software and test data are made publicly-available on our project website.

本稿では、ビデオによる人物追跡のためのパーティクルフィルタ（PF）アルゴリズムの最初の系統的な実証研究を紹介します。 私たちの分析と評価は、PFアルゴリズムの性能を左右する根本的な統計的原理と計算上の懸念に基づくモジュラーアプローチに従います。 我々の分析に基づいて、我々は最適化された無香料PFと呼ばれる優れた性能を備えた人物追跡のための新しいPFアルゴリズムを提案する。 エッジおよびテンプレート機能の役割を調べ、計算上同等のサンプルセットを紹介し、標準のモーションキャプチャハードウェアを使用して参照データを自動的に取得する方法について説明します。 ソフトウェアとテストデータは、私たちのプロジェクトWebサイトで公開されています。

@INPROCEEDINGS{1640834,

author={P. Wang and J. M. Rehg},

booktitle={2006 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR'06)},

title="{A Modular Approach to the Analysis and Evaluation of Particle Filters for Figure Tracking}",

year={2006},

volume={1},

number={},

pages={790--797},

keywords={Particle filters;Particle tracking;Algorithm design and analysis;Testing;Performance analysis;Humans;State-space methods;Stereo vision;Face detection;Optimization methods},

doi={10.1109/CVPR.2006.32},

ISSN={1063-6919},

month={June},}