Ändra sökning
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
Feature Tracking with Automatic Selection of Spatial Scales
KTH, Skolan för datavetenskap och kommunikation (CSC), Datorseende och robotik, CVAP.
KTH, Tidigare Institutioner, Numerisk analys och datalogi, NADA.ORCID-id: 0000-0002-9081-2170
1998 (Engelska)Ingår i: Computer Vision and Image Understanding, ISSN 1077-3142, E-ISSN 1090-235X, Vol. 71, nr 3, s. 385-393Artikel i tidskrift (Refereegranskat) Published
Abstract [en]

When observing a dynamic world, the size of image structures may vary over time. This article emphasizes the need for including explicit mechanisms for automatic scale selection in feature tracking algorithms in order to: (i) adapt the local scale of processing to the local image structure, and (ii) adapt to the size variations that may occur over time. The problems of corner detection and blob detection are treated in detail, and a combined framework for feature tracking is presented. The integrated tracking algorithm overcomes some of the inherent limitations of exposing fixed-scale tracking methods to image sequences in which the size variations are large. It is also shown how the stability over time of scale descriptors can be used as a part of a multi-cue similarity measure for matching. Experiments on real-world sequences are presented showing the performance of the algorithm when applied to (individual) tracking of corners and blobs.

Ort, förlag, år, upplaga, sidor
1998. Vol. 71, nr 3, s. 385-393
Nyckelord [en]
feature, tracking, motion, blob, corner, scale, scale-space, scale selection, similarity, multi-scale representation, computer vision
Nationell ämneskategori
Datavetenskap (datalogi) Datorseende och robotik (autonoma system)
Identifikatorer
URN: urn:nbn:se:kth:diva-58633DOI: 10.1006/cviu.1998.0650OAI: oai:DiVA.org:kth-58633DiVA, id: diva2:473627
Anmärkning

QC 20130424

Tillgänglig från: 2012-01-06 Skapad: 2012-01-06 Senast uppdaterad: 2018-01-12Bibliografiskt granskad

Open Access i DiVA

fulltext(575 kB)536 nedladdningar
Filinformation
Filnamn FULLTEXT01.pdfFilstorlek 575 kBChecksumma SHA-512
dc7506b823a726400070ed0f39319283c8906df0cce033f9183e7613f21f4464595fdc3dad0f1510f45fec5f71e51d948a2f1605025e035ea33cc7bfdf356407
Typ fulltextMimetyp application/pdf

Övriga länkar

Förlagets fulltextAt authors' home page

Sök vidare i DiVA

Av författaren/redaktören
Bretzner, LarsLindeberg, Tony
Av organisationen
Datorseende och robotik, CVAPNumerisk analys och datalogi, NADA
I samma tidskrift
Computer Vision and Image Understanding
Datavetenskap (datalogi)Datorseende och robotik (autonoma system)

Sök vidare utanför DiVA

GoogleGoogle Scholar
Totalt: 536 nedladdningar
Antalet nedladdningar är summan av nedladdningar för alla fulltexter. Det kan inkludera t.ex tidigare versioner som nu inte längre är tillgängliga.

doi
urn-nbn

Altmetricpoäng

doi
urn-nbn
Totalt: 305 träffar
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf