Dynamic Switching State Systems for Visual Tracking
This work addresses the problem of how to capture the dynamics of maneuvering objects for visual tracking. Towards this end, the perspective of recursive Bayesian filters and the perspective of deep learning approaches for state estimation are considered and their functional viewpoints are brought t...
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| 第一著者: | |
|---|---|
| フォーマット: | 電子媒体 図書の章 |
| 言語: | 英語 |
| 出版事項: |
Karlsruhe
KIT Scientific Publishing
2020
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| シリーズ: | Karlsruher Schriften zur Anthropomatik
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| 主題: | |
| オンライン･アクセス: | DOAB: download the publication DOAB: description of the publication |
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