ABSTRACT Infraröda sensorer har satts in i många videoövervakningssystem på grund av att deras avbildningsförfarande är okänsligt för vissa extrema förhållanden (t.ex. lågt belysningstillstånd, dimmiljö). För att minska mänskligt arbete i videoövervakning och utföra intelligent infraröd video förståelse, en viktig fråga som vi måste överväga är hur man lokalisera objektet av intresse i på varandra följande videoramar korrekt. Därför är det nödvändigt att utveckla en robust objektspårningsalgoritm för infraröda videor. Det är dock möjligt att den infraröda informationen inte är tillförlitlig (t.ex. Termisk crossover), och utseende modellering med endast infraröd modalitet kanske inte kan uppnå bra resultat. För att ta itu med dessa frågor föreslås i detta dokument en ram för infraröd spårning där information från RGB-modalitet kommer att utnyttjas för att hjälpa den infraröda objektspårningen. Särskilt, inom ramen för spårning, för att hantera de förorenade funktioner som orsakas av stora variationer utseende, en online icke-negativ funktion mall lärande modell är utformad. Den icke-negativa begränsningen gör det möjligt för modellen att fånga den lokala delbaserade egenskapen hos målutseendet. För att säkerställa att viktigare modalitet bidrar mer i utseende representation, en anpassning modalitet betydelse vikt lärande ingår också i den föreslagna funktionen lärande modell. För att garantera modellen optimalitet, en iterativ optimering algoritm härleds. De experimentella resultaten från olika RGB-infraröda videor visar hur effektiv den föreslagna metoden är. INDEX TERMS Optisk bildbehandling, sensorfusion, datorseende.
I REF föreslog författarna ett system för infraröd spårning där information från RGB-modalitet utnyttjades för att hjälpa den infraröda objektspårningen.
Online Non-Negative Multi-Modality Feature Template Learning for RGB-Assisted Infrared Tracking
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}