Analytic Combinatorics for Multiple Object Tracking
Langue : anglais
Edité par Springer Nature Switzerland AG, CH, 2020
- Livre relié
- Neuf

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?The book shows that the analytic combinatorics (AC) method encodes the combinatorial problems of multiple object tracking-without information loss-into the derivatives of a generating function (GF). The book lays out an easy-to-follow path from theory to practice and includes salient AC application examples. Since GFs are not widely utilized amongst the tracking community, the book takes the reader from the basics of the subject to applications of theory starting from the simplest problem of single object tracking, and advancing chapter by chapter to more challenging multi-object tracking problems. Many established tracking filters (e.g., Bayes-Markov, PDA, JPDA, IPDA, JIPDA, CPHD, PHD, multi-Bernoulli, MBM, LMBM, and MHT) are derived in this manner with simplicity, economy, and considerable clarity. The AC method gives significant and fresh insights into the modeling assumptions of these filters and, thereby, also shows the potential utility of various approximation methods that are well established techniques in applied mathematics and physics, but are new to tracking. These unexplored possibilities are reviewed in the final chapter of the book.…
N° de réf. du vendeur LU-9783030611903
- Titre
- Analytic Combinatorics for Multiple Object Tracking
- Auteur
- Roy Streit, Robert Blair Angle, Murat Efe
- Éditeur
- Springer Nature Switzerland AG, CH
- Année de publication
- 2020
- État de l'article
- New
- Reliure
- Hardback
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 3030611906
- ISBN à 13 chiffres
- 9783030611903
- Édition
- 2021 ed.
- Poids de l'article
- 530 grammes
- Dimensions
- 15.6 x 1.42 x 23.39 cm
?The book shows that the analytic combinatorics (AC) method encodes the combinatorial problems of multiple object trackingwithout information lossinto the derivatives of a generating function (GF). The book lays out an easy-to-follow path from theory to practice and includes salient AC application examples. Since GFs are not widely utilized amongst the tracking community, the book takes the reader from the basics of the subject to applications of theory starting from the simplest problem of single object tracking, and advancing chapter by chapter to more challenging multi-object tracking problems. Many established tracking filters (e.g., Bayes-Markov, PDA, JPDA, IPDA, JIPDA, CPHD, PHD, multi-Bernoulli, MBM, LMBM, and MHT) are derived in this manner with simplicity, economy, and considerable clarity. The AC method gives significant and fresh insights into the modeling assumptions of these filters and, thereby, also shows the potential utility of various approximation methods that are well established techniques in applied mathematics and physics, but are new to tracking. These unexplored possibilities are reviewed in the final chapter of the book.
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