Tracking

Eye tracking 

- Computer vision and machine learning, with an emphasis on eyes and/or faces.
- Geometric modeling and non-linear optimization for compact representation of high-dimensional functions.
- Photometric reconstruction of eyes and faces using advanced capture and rendering techniques.
- Statistical modeling of oculomotor systems and sensor fusion algorithms.
- Eye movement prediction and perceptual control loops.
- Scene and Video analysis, Multi-modal sensor and interaction fusion, Egomotion data-analysis, Object Detection/Segmentation.
- Machine learning on 3D point clouds for shape understanding.
- Disentangled-latent representation learning for image synthesis in 2D and 3D.
- Temporal sequence learning for gaze estimation and prediction.
- Statistical machine learning for uncertainty analysis and prediction.

Fundamental analysis and understanding of emitters, signal reflectance models from complex surfaces, and sensors that form novel tracking systems.
Analyze large-scale temporal ego-motion data with multiple sensors to understand human-interaction in real-world.

https://www.facebook.com/careers/jobs/799908940474571/


Microelectromechanical systems
https://en.wikipedia.org/wiki/Microelectromechanical_systems


Ego Motion 
- 에고 모션은 카메라가 이미지를 사용하여 카메라의 모션을 결정한다. 깊이 지도와 시차 지도를 생성하여 움직임을 추정합니다. 대표적으로 시각적 주행 측정법(Visual Odometry) 으로 사용할 수 잇다. 카메라의 이미지를 분석하여 위치와 방향을 확인하거나 결정할 수 있다. Actuator의 움직임 데이터를 활용할 수 있다. 

Kalman Filtering
- 노이즈가 포함되어 있는 선형 역학계의 상태를 추적하는 재귀 필터. 이전 프레임의 움직임 정보를 기반으로 움직이는 물체의 위치를 예측하는데 사용되는 신호 처리 알고리즘. 추적을 위한 효과적인 계산 알고리즘이며 노이즈 측정에 관한 피드백을 제공

Optical Flow
- 광학흐름은 카메라와 피사체의 상대 운동에 의하여 피사체의 운동에 대한 패턴을 의미. 밝기 변화과 거의 없고 일정 블록 내의 모든 픽셀이 모두 같은 운동을 한다 가정하여 움직임을 추정. 또 다른 방식으로 특정점만을 사용하여 광학흐름을 찾거나 일정 블록 내의 움직임을 판단하여 감지한다. 주로 동작 감지, 물체 추적, 구조 분석등에 이용한다.

객체 특징점을 찾는 Point Tracking
- 일정 영역 내부에 있는 움직임을 찾는 Kernel based tracking
- 복잡한 형태를 단순화 시켜 움직임을 찾는 silhouette based tracking