Predicting targets in Multiple Object Tracking task
Predicting targets in Multiple Object Tracking task
diplomová práce (OBHÁJENO)
Zobrazit/ otevřít
Trvalý odkaz
http://hdl.handle.net/20.500.11956/83122Identifikátory
SIS: 175043
Kolekce
- Kvalifikační práce [10957]
Autor
Vedoucí práce
Oponent práce
Brunetto, Robert
Fakulta / součást
Matematicko-fyzikální fakulta
Obor
Teoretická informatika
Katedra / ústav / klinika
Katedra softwaru a výuky informatiky
Datum obhajoby
12. 9. 2016
Nakladatel
Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakultaJazyk
Angličtina
Známka
Velmi dobře
Klíčová slova (česky)
Multiple Object Tracking, machine learning, eye movementsKlíčová slova (anglicky)
Multiple Object Tracking, machine learning, eye movementsCie©om tejto práce je určenie sledovaných cie©ov v úlohe sledovania viacerých objektov, pri ktorej účastník sleduje nieko©ko pohybujúcich sa objektov. Ana- lyzovali sme dáta pochádzajúce z 1148 pokusov vykonaných 20 účastníkmi. Z dát sme extrahovali rôzne príznaky a navrhli postup pre určovanie sledovaných cie©ov používajúci neurónové siete a skryté Markovove modely. Vykonali sme porovnanie úspešnosti týchto modelov a príznakov. Výsledky naznačujú že metódy strojového učenia umožňujú s ve©kou spo©ahlivos'ou určova' sledované ciele. 1
The aim of this thesis is to predict targets in a Multiple Object Tracking (MOT) task, in which subjects track multiple moving objects. We processed and analyzed data containing object and gaze position information from 1148 MOT trials completed by 20 subjects. We extracted multiple features from the raw data and designed a machine learning approach for the prediction of targets using neural networks and hidden Markov models. We assessed the performance of the models and features. The results of our experiments show that it is possible to train a machine learning model to predict targets with very high accuracy. 1