1. Kalal Z., Mikolajczyk K., Matas J. Tracking-learning-detection // IEEE Trans. Pattern Anal. Mach.Intell. 2012. Vol. 34. No. 7. P. 1409-1422. DOI: 10.1109/TPAMI.2011.239
2. Lucas B. D., Kanade T. An iterative image registration technique with an application to stereo vision // Proceedings of the 7th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI'81). San Francisco, CA: Morgan Kaufmann Publ., 1981. Vol. 2. P. 674-679.
3. Kalal Z., Matas J., Mikolajczyk K. P-N learning: Bootstrapping binary classifiers by structural constraints // 2010 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. San Francisco, CA: IEEE, 2010. P. 49-56. DOI: 10.1109/CVPR.2010.5540231
4. Blake A., Isard M. Dynamic contour tracking // Active contours / A. Blake, M. Isard. London: Springer, 1998. P. 213-234. DOI: 10.1007/978-1-4471-1555-7_10
5. Cao S., Wang X. Visual contour tracking based on inner-contour model particle filter under complex background // J. Image Video Proc. 2019. Vol. 2019. Art No. 85. DOI: 10.1186/s13640-019-0487-7
6. A fast region-based active contour for non-rigid object tracking and its shape retrieval / H. Mewada, J. F. Al-Asad, A. Patel et al. // PeerJ Comput. Sci. 2021. Vol. 7. Art. ID: e373. DOI: 10.7717/peerj-cs.373 EDN: OAZQQM
7. Mansouri A.-R. Region tracking via level set PDEs without motion computation // IEEE Trans. Pattern Anal. Mach.Intell. 2002. Vol. 24. No. 7. P. 947-961. DOI: 10.1109/TPAMI.2002.1017621
8. Caselles V., Catté F., Coll T., Dibos F. A geometric model for active contours in image processing // Numer. Math. 1993. Vol. 66. P. 1-31. DOI: 10.1007/BF01385685
9. Osher S., Fedkiw R. Level set methods and dynamic implicit surfaces. New York: Springer, 2002. XIII, 273 p. DOI: 10.1007/b98879
10. Сотников А. В., Шипатов Е. А., Шипатов А. В. Алгоритм выделения объектов на изображениях на основе слияния суперпикселей // Изв. вузов. Электроника. 2023. Т. 28. № 1. С. 129-139. DOI: 10.24151/1561-5405-2023-28-1-129-139 EDN: VZAJVI
Sotnikov A. V., Shipatov E. A., Shipatov A. V. An algorithm for object extraction in images based on
superpixel fusion. Izv. vuzov. Elektronika = Proc. Univ. Electronics, 2023, vol. 28, no. 1, pp. 129–139. (In Russian).
https://doi.org/10.24151/1561-5405-2023-28-1-129-139
11. TDL dataset // Yumpu [Электронный ресурс]. URL:
https://www.yumpu.com/en/document/view/18189558/tld-dataset (дата обращения: 06.11.2024).
12. Разработка и создание универсальной открытой программно-аппаратной платформы для проектирования устройств обработки потокового видео для беспилотных летающих аппаратов мониторинга экологической ситуации и состояния природных объектов // ФЦП "Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития научно-технологического комплекса России на 2014-2021 годы" [Электронный ресурс] / Министерство науки и высшего образования Российской Федерации. URL:
https://fcpir.fcntp.ru/participation_in_program/contracts/05.605.21.0181/(дата обращения: 06.11.2024).
Development and establishment of a universal open hardware and software platform for designing streaming video processing devices for unmanned aerial vehicles monitoring ecological situation and natural objects condition. Ministry of Education and Science of the Russian Federation. FTsP “Issledovaniya i razrabotki po prioritetnym napravleniyam razvitiya nauchno-tekhnologicheskogo kompleksa Rossii na 2014–2021 gody”. Available at:
https://fcpir.fcntp.ru/participation_in_program/contracts/05.605.21.0181/ (accessed: 06.11.2024).