Abstrakt. I den här artikeln presenterar vi en enkel men ändå snabb och robust algoritm som utnyttjar det täta spatio-temporala sammanhanget för visuell spårning. Vår strategi formulerar de spatio-temporala sambanden mellan objektet av intresse och dess lokalt täta sammanhang i en Bayesian ram, som modellerar den statistiska korrelationen mellan enkla låg nivå funktioner (dvs. bildintensitet och position) från målet och dess omgivande regioner. Spårningsproblemet uppstår då genom att man beräknar en förtroendekarta som tar hänsyn till förhandsinformationen om målplatsen och därigenom på ett effektivt sätt minskar tvetydigheten i målplatsen. Vi föreslår också ett nytt explicit anpassningssystem, som kan hantera variationer i målskalan på ett effektivt och ändamålsenligt sätt. Fast Fourier Transform (FFT) används för snabb inlärning och upptäckt i detta arbete, som bara behöver 4 FFT-operationer. Implementeras i MATLAB utan kodoptimering, den föreslagna tracker körs på 350 ramar per sekund på en i7-maskin. Omfattande experimentella resultat visar att den föreslagna algoritmen presterar gynnsamt mot toppmoderna metoder när det gäller effektivitet, noggrannhet och robusthet.
REF införde spatiotemporärt lärande i DCF.
Fast Visual Tracking via Dense Spatio-Temporal Context Learning
{'venue': 'ECCV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}