Abstract

A development of a method for tracking visual contours is described. Given an "un-trained" tracker, a training-motion of an object can be observed over some extended time and stored as an image sequence. The image sequence is used to learn parameters in a stochastic differential equation model. These are used, in turn, to build a tracker whose predictor imitates the motion in the training set. Tests show that the resulting trackers can be markedly tuned to desired curve shapes and classes of motions. Contents 1 Introduction 2 2 Tracking framework 2 2.1 Curve representation : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 2 2.2 Tracking as estimation over time : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 3 2.3 Rigid body transformations : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 3 2.4 Curves in motion : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 7 2.5 Discrete-time model : : : : : : : : : :...

Citations