Under de senaste åren har visuell objektspårning använts i stor utsträckning inom militär vägledning, människa-datorinteraktion, vägtrafik, scenövervakning och många andra områden. Spårningsalgoritmer baserade på korrelationsfilter har visat god prestanda när det gäller noggrannhet och spårningshastighet. Deras prestanda är dock inte tillfredsställande i scener med skalvariation, deformation och ocklusion. I detta dokument föreslår vi en scen-medveten adaptiv uppdateringsmekanism för visuell spårning via ett kärnkorrelationsfilter (KCF). För det första presenteras en skattningsmetod med låg komplexitet, där motsvarande vikt i fem skalor används för att bestämma den slutliga målskalan. Därefter presenteras den adaptiva uppdateringsmekanismen baserad på scenklassificeringen. Vi klassificerar videoscenerna som fyra kategorier genom videoinnehållsanalys. Enligt målscenen utnyttjar vi den adaptiva uppdateringsmekanismen för att uppdatera kärnkorrelationsfiltret för att förbättra spårarens robusthet, särskilt i scener med skalvariation, deformation och ocklusion. Vi utvärderar vår spårare på CVPR2013-riktmärket. De experimentella resultat som erhålls med den föreslagna algoritmen förbättras med 33,3%, 15%, 6%, 21,9% och 19,8% jämfört med de av KCF tracker på scenen med skalvariation, partiell eller lång tid stor area ocklusion, deformation, snabb rörelse och utanför syn.
En adaptiv metod för att adaptivt uppdatera de kärnoriserade korrelationsfiltren enligt scenklassificeringen föreslås i REF.
Scene-Aware Adaptive Updating for Visual Tracking via Correlation Filters
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine', 'Computer Science']}