如何提高 Blob 检测精度？

Question

考虑下图：它是一段视频中的一个帧，视频中的几个人互相交谈。我试图对该视频进行斑点检测，但是当两个人彼此靠近时，它被认为是一个斑点。 有没有办法改进 blob 检测，以便我可以更有效地检测人？！[Blobs][1]

Answer 1

这个问题叫做Occlusion。

这是一个需要Kalman Filter帮助的典型问题。

卡尔曼滤波器采用先前的值并预测未来的值。它在嘈杂的情况或不准确的情况下非常有用。

SO里面有很多讨论，你可以通过简单的搜索找到。但我发现其中两个非常有用

1) Question on tracking a moving ball using Kalman filter

2) Use Kalman filter to track the position of an object, but need to know the position of that object as an input of Kalman filter. What is going on?

还有Kalman filter is already implemented in OpenCV 和内置函数可用。

还要在多个 blob 跟踪上检查此 SO：Multiple Blob Tracking

这不仅仅是方法。你可以在谷歌上找到很多关于这个的论文。

Paper 1 ：本文解释了另一种方法。可能有用。

很多专门讨论这个主题的论文可以found here.