我目前正试图从中央电视台跟踪人头。我目前正在使用颜色直方图和LBP直方图比较来检查边界框之间的亲和力。但有时这些还不够。
我正在阅读以下链接中的论文：paper其中描述了分散指标。但是我仍然无法清楚地得到它。例如，我无法理解pi，j在等式中指的是什么。可以有人和蔼可亲吗？清楚地解释我如何在不同的框架中找到分界框之间的分散？
非常感谢您的协助：）
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本文使用背景模型解决跟踪问题，正如大多数CCTV跟踪方法那样。 BG模型产生前景掩模，并且上述p_ij在一些形态之后与该掩模相关。具体来说，他们尝试根据FG掩模孔中允许的“间隙”的阈值，将前景斑点分成组件。该过程的最终结果是一组二进制掩码，每个伪装对象一个。然后使用这些掩模使用空间和时间一致性进行跟踪。在我看来，这是一种处理视频序列的老式方式，只有在处理能力有限且场景不拥挤时才有意义。
要回答您的问题，如果O是与其中一个假设对象相关的掩码，则p_ij是掩码内（i，j）位置的二进制像素。因此，c_x和c_y是二进制形状的质心，并且色散仅仅是形状的质心的平均距离（对于较大的物体，它是较大的。这在跟踪中强制了比例一致性，但在非常如果你有一个校准过的相机，你可以做得更好。