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01.07.2016 | Ausgabe 3/2016

International Journal of Computer Vision 3/2016

Bounding Multiple Gaussians Uncertainty with Application to Object Tracking

Zeitschrift:
International Journal of Computer Vision > Ausgabe 3/2016
Autoren:
Baochang Zhang, Alessandro Perina, Zhigang Li, Vittorio Murino, Jianzhuang Liu, Rongrong Ji
Wichtige Hinweise
Communicated by Jiri Matas.

Electronic supplementary material

The online version of this article (doi:10.​1007/​s11263-016-0880-y) contains supplementary material, which is available to authorized users.
Alessandro Perina and Zhigang Li have the same contribution to the paper.

Abstract

This paper proves the uncertainty bound for the multiple Gaussian functions, termed multiple Gaussians Uncertainty (MGU), which significantly generalizes the uncertainty principle for the single Gaussian function. First, as a theoretical contribution, we prove that the momentum (velocity) and position for the sum of multiple Gaussians wave function are theoretically bounded. Second, as for a practical application, we show that the bound can be well exploited for object tracking to detect anomalies of local movement in an online learning framework. By integrating MGU with a given object tracker, we demonstrate that uncertainty principle can provide remarkable robustness in tracking. Extensive experiments are done to show that the proposed MGU can significantly help base trackers overcome the object drifting and reach state-of-the-art results.

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Zusatzmaterial
Supplementary material 1 (pdf 151 KB)
11263_2016_880_MOESM1_ESM.pdf
Literatur
Über diesen Artikel

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