Robust Target Localization and Segmentation, Fachbücher von Omar Arif

Das Buch "Robust Target Localization and Segmentation" von Omar Arif bietet eine umfassende Untersuchung im Bereich des visuellen Trackings, das die Identifizierung von Objekten durch aufeinanderfolgende Bilder ermöglicht. Die Arbeit konzentriert sich auf kernelbasierte statistische Methoden und entwickelt zwei Algorithmen, die speziell für visuelles Tracking konzipiert sind und robust gegenüber Rauschen und verdeckten Objekten sind. Der erste Algorithmus nutzt eine kernel PCA-basierte Eigenspace-Darstellung, die durch ihre Denoising- und Clustering-Fähigkeiten eine hohe Robustheit gewährleistet. Der zweite Algorithmus implementiert einen robusten Dichtevergleich, um die Distanz zwischen einem Modell und den gegebenen Kandidatendichten zu minimieren. Zudem wird eine neuartige Methode vorgestellt, die die universellen Approximationsfähigkeiten von verallgemeinerten radialen Basisfunktions-Neuronalen Netzwerken nutzt, um die Speicher- und Rechenanforderungen der kernelbasierten Methoden zu reduzieren. Diese Arbeit ist eine wertvolle Ressource für Fachleute und Studierende, die sich mit den Herausforderungen und Lösungen im Bereich des visuellen Trackings auseinandersetzen.