複数のオブジェクトの検出とトラッキング

Question

私は画像処理が初めてで、複数のオブジェクトの検出（フレーム内のオブジェクト）とトラッキングを行っています。私は検出アルゴリズムのいくつかを読んで、カルマンフィルタを使った検出と追跡のためのガウス混合モデルを実装することを考えました。

1）GMMは他のバックグラウンド除去法と比べてどの程度良いですか？

2）GMMは前景を背景から分離するためにk-meansを使用するため、私はKガウス分布の最適な数を見つけようとしていますか？任意の方法/アルゴリズムはKを見つけるために？

3）GMMは移動するオブジェクトのみを検出します。静的オブジェクトを検出するにはどうしたらいいですか？

ImageJでJavaを使用してこのプロジェクトを実装したいと思います。

提案がありますか？ Plzヘルプ！

Answer 1

私はJavaの専門家ではありませんが、何をすべきかを教えていただけます： 背景減算を実行するために使用された最初のモグは1999年です。モグを最適化しようとするアルゴリズムはたくさんありますが、 1 - 強度値の変化に対する感度 "光の変化"が非常に高い、2 - 適応が遅い、ゆっくりと動く物体の検出と幽霊の回避との間でトレードオフが生じる。 作業を開始したばかりの場合そのような問題について私は使用をお勧めします：vibeまたはそのいずれかが拡張です：vibe +、vibe ++、lobster、subsense。 これらの方法はprobに基づくモデルには適合しません。そのため、効率的です。

静的オブジェクトの場合：これはまったく異なる問題です。プロポーザル生成アルゴリズム（エッジボックス）を使用して提案を提案することができます。これらの提案は、機械学習によって分類することができます。 これらの問題がまだ研究中であり、最適な解決策がないことを知る必要があります。