私の目標は、学習機能を備えたリアルタイム MultiTracker を持つことです。
カルマン フィルターを使用してオブジェクトを追跡しましたが、追跡中に推定にエラーが見つかりました。
オブジェクトは継続的に追跡されていません。トラッキングと一緒に何らかの学習メカニズムを実装したいと考えています。
私がこれを行うことを考えた1つの方法は、
1）特定のroiの平均HSVを計算し、そのHSV値をベクトルに保存する（ScalarまたはVec3b）
2）新しいHSV値（いくつかのROIからの平均）を、存在する以前のすべてのHSV値と比較するベクトル コレクション。3) 新しい HSV 値がベクター内
の HSV 値と一致しなかった場合、これを新しい別のオブジェクトとして追跡します。
4) 新しい ROI がベクトルの HSV 値と一致した場合
の場合、ロイに存在する同じオブジェクトであると言われます。古いオブジェクトを追跡し続けます。
5) vector 内の古いHSV 値を削除するために、定期的な時間ベースのチェックを行います。
KCF、MILなどを試しましたが、リアルタイムではありません。リアルタイム学習メカニズムまたは上記の提案を改善する方法をお勧めできますか。