Data Association for Multi-Object Visual Tracking (Record no. 387936)

MARC details
000 -CABECERA
campo de control de longitud fija 04792nam a22004215i 4500
001 - NÚMERO DE CONTROL
campo de control 387936
003 - IDENTIFICADOR DEL NÚMERO DE CONTROL
campo de control ES-MaUEC
005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN
campo de control 20230509113224.0
006 - CÓDIGOS DE INFORMACIÓN DE LONGITUD FIJA--CARACTERÍSTICAS DEL MATERIAL ADICIONAL
campo de control de longitud fija a||||fo|||| 00| 0
007 - CAMPO FIJO DE DESCRIPCIÓN FÍSICA--INFORMACIÓN GENERAL
campo de control de longitud fija cr nn 008mamaa
008 - DATOS DE LONGITUD FIJA--INFORMACIÓN GENERAL
campo de control de longitud fija 230509s2017 sz | s |||| 0|eng d
020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL ESTÁNDAR DEL LIBRO
Número Internacional Estándar del Libro 9783031018169
024 7# - IDENTIFICADOR DE OTROS ESTÁNDARES
Número estándar o código 10.1007/978-3-031-01816-9
Fuente del número o código doi
040 ## - FUENTE DE LA CATALOGACIÓN
Centro catalogador/agencia de origen ES-MaUEC
Lengua de catalogación spa
Centro/agencia transcriptor ES-MaUEC
Centro/agencia modificador ES-MaUEC
050 #4 - SIGNATURA TOPOGRÁFICA DE LA BIBLIOTECA DEL CONGRESO
Número de clasificación QA76.9.Q36
Número de documento/Ítem 2017 EB
100 1# - ENTRADA PRINCIPAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Betke, Margrit
Término indicativo de función/relación autor
Código de función/relación aut
-- http://id.loc.gov/vocabulary/relators/aut
9 (RLIN) 688452
245 10 - MENCIÓN DE TÍTULO
Título Data Association for Multi-Object Visual Tracking
Mención de responsabilidad, etc. by Margrit Betke, Zheng Wu
250 ## - MENCIÓN DE EDICIÓN
Mención de edición 1st edition 2017
264 #1 - PRODUCCIÓN, PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, FABRICACIÓN Y COPYRIGHT
Producción, publicación, distribución, fabricación y copyright Cham
Nombre del de productor, editor, distribuidor, fabricante Springer International Publishing
Fecha de producción, publicación, distribución, fabricación o copyright 2017
300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA
Extensión 1 recurso en línea (IX, 110 páginas)
336 ## - TIPO DE CONTENIDO
Término de tipo de contenido texto
Código de tipo de contenido txt
Fuente rdacontent
337 ## - TIPO DE MEDIO
Nombre/término del tipo de medio electrónico
Código del tipo de medio c
Fuente rdamedia
338 ## - TIPO DE SOPORTE
Nombre/término del tipo de soporte recurso electrónico
Código del tipo de soporte cr
Fuente rdacarrier
347 ## - CARACTERÍSTICAS DEL ARCHIVO DIGITAL
Tipo de archivo archivo de texto
Formato de codificación PDF
490 0# - MENCIÓN DE SERIE
Mención de serie Synthesis Lectures on Computer Vision
Número Internacional Normalizado para Publicaciones Seriadas 2153-1064
505 0# - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO
Nota de contenido con formato Preface -- An Introduction to Data Association in Computer Vision -- Classic Sequential Data Association Approaches -- Classic Batch Data Association Approaches -- Evaluation Criteria -- Tracking with Multiple Cameras -- The Tracklet Linking Approach -- Advanced Techniques for Data Association -- Application to Animal Group Tracking in 3D -- Benchmarks for Human Tracking -- Concluding Remarks -- Bibliography -- Authors' Biographies .
520 ## - SUMARIO, ETC.
Sumario, etc. In the human quest for scientific knowledge, empirical evidence is collected by visual perception. Tracking with computer vision takes on the important role to reveal complex patterns of motion that exist in the world we live in. Multi-object tracking algorithms provide new information on how groups and individual group members move through three-dimensional space. They enable us to study in depth the relationships between individuals in moving groups. These may be interactions of pedestrians on a crowded sidewalk, living cells under a microscope, or bats emerging in large numbers from a cave. Being able to track pedestrians is important for urban planning; analysis of cell interactions supports research on biomaterial design; and the study of bat and bird flight can guide the engineering of aircraft. We were inspired by this multitude of applications to consider the crucial component needed to advance a single-object tracking system to a multi-object tracking system-data association. Data association in the most general sense is the process of matching information about newly observed objects with information that was previously observed about them. This information may be about their identities, positions, or trajectories. Algorithms for data association search for matches that optimize certain match criteria and are subject to physical conditions. They can therefore be formulated as solving a "constrained optimization problem"-the problem of optimizing an objective function of some variables in the presence of constraints on these variables. As such, data association methods have a strong mathematical grounding and are valuable general tools for computer vision researchers. This book serves as a tutorial on data association methods, intended for both students and experts in computer vision. We describe the basic research problems, review the current state of the art, and present some recently developed approaches. The book covers multi-object tracking in two and three dimensions. We consider two imaging scenarios involving either single cameras or multiple cameras with overlapping fields of view, and requiring across-time and across-view data association methods. In addition to methods that match new measurements to already established tracks, we describe methods that match trajectory segments, also called tracklets. The book presents a principled application of data association to solve two interesting tasks: first, analyzing the movements of groups of free-flying animals and second, reconstructing the movements of groups of pedestrians. We conclude by discussing exciting directions for future research.
988 ## - NOTA LOCAL 598
Nota local 598 (boletines) Synthesis Collection of Technology_2017
650 #7 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA
Fuente del encabezamiento o término embne
9 (RLIN) 159793
Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada Visión por ordenador
650 #7 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA
Fuente del encabezamiento o término embne
9 (RLIN) 495511
Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada Datos masivos
700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Wu, Zheng
Término indicativo de función/relación autor
Código de función/relación aut
-- http://id.loc.gov/vocabulary/relators/aut
9 (RLIN) 688453
Títulos y otros términos asociados al nombre (Computer scientist)
776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL
Información de relación/Frase instructiva de referencia Printed edition:
Número Internacional Estándar del Libro 9783031006883
776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL
Información de relación/Frase instructiva de referencia Printed edition:
Número Internacional Estándar del Libro 9783031029448
856 40 - LOCALIZACIÓN Y ACCESO ELECTRÓNICOS
Identificador Uniforme del Recurso https://go.openathens.net/redirector/universidadeuropea.es?url=https://doi.org/10.1007/978-3-031-01816-9
Nota pública Acceso a este recurso digital (usuarios Universidad Europea de Madrid)
942 ## - ELEMENTOS DE PUNTO DE ACCESO ADICIONAL (KOHA)
Fuente del sistema de clasificación o colocación Library of Congress Classification
Tipo de ítem Koha LIBRO-E NO PRÉSTAMO
998 ## - DATOS ESTADÍSTICOS
Fecha de catalogación 05/2023
Tipo de materia E-book
Catalogador Irene González
Catalogado
Holdings
Información adicional para el OPAC Código 2 (categoría) Estado de pérdida Fuente del sistema de clasificación o colocación Tipo de material Código 1: Estado físico No se presta Código de colección Estado Localización permanente Ubicación/localización actual Ubicación en estantería Fecha de adquisición Tipo de préstamo Total de préstamos Signatura topográfica completa Código de barras Fecha visto por última vez Precio válido a partir de Tipo de ítem Koha
Acceso concurrente No retirado   Library of Congress Classification E-Libro Buen estado Acceso electrónico Ciencias e Ingeniería Acceso electrónico Madrid Digital Madrid Digital Acceso Electrónico (UEM) 25/11/2022 En línea   QA76.9.Q36 2017 EB eBook.01113135 25/11/2022 25/11/2022 LIBRO-E NO PRÉSTAMO