Predicting targets in Multiple Object Tracking task
Predicting targets in Multiple Object Tracking task
diploma thesis (DEFENDED)
View/ Open
Permanent link
http://hdl.handle.net/20.500.11956/83122Identifiers
Study Information System: 175043
Collections
- Kvalifikační práce [10690]
Author
Advisor
Referee
Brunetto, Robert
Faculty / Institute
Faculty of Mathematics and Physics
Discipline
Theoretical Computer Science
Department
Department of Software and Computer Science Education
Date of defense
12. 9. 2016
Publisher
Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakultaLanguage
English
Grade
Very good
Keywords (Czech)
Multiple Object Tracking, machine learning, eye movementsKeywords (English)
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