[12.28-29] High-dimensional statistical distance for region-of-interest tracking: application to combining a soft geometric constraint with radiometry

CVPR 2007
Univ. of Nice-Sophia Antipolis, France
아이디어 점검용으로 대충 봄

2.2. Geometry-free similarity measures
histograms, PDFs

2.3. similarity measure with strict geometry
SSD, SAD

2.4. similarity measure with soft geometry
similar to what I wanted
그러나 kNN에 드는 계산량은 어쩔거냐... GPU면 다 해결?




Probabilistic Tracking in Joint Feature-Spatial Spaces
CVPR 2003

kernerl size가 0이면 SSD, ∞이면 histogram tracking이 된다.
뒤쪽의 likelihood maximization과 entropy maximization은 잘 모르겠다.




감상
일단 기본 아이디어는, color + spatial (max. 5D) 공간에서 거리를 최소화하는 것과 일치하는 것 같다.
TPAMI 2010에 실리는 EPFL 쪽 논문을 봐도 아직 grey level에서 matching 중인데, color가 native하게 반영된다는 점에서 매우 바람직한 접근으로 생각된다.
그리고 SSD tracking의 non-smooth objective function을 보완해줄 중요한 카드로 생각된다.
그러나 point-to-pixel의 엄청난 계산량이 예상되는 것이 가장 큰 문제.
Nvidia의 SDI capture board를 기다릴 것인가?