Abstract-Visual tidigare från generiska verkliga bilder kan läras och överföras för att representera objekt i en scen. Motiverade av detta, föreslår vi en algoritm som överför visuella tidigare inlärda offline för online objektspårning. Från en samling realworld-bilder lär vi oss en överfullständig ordbok för att representera visuellt tidigare. Förkunskaperna om objekt är generiska, och träningsbilden innehåller inte nödvändigtvis någon observation av målobjektet. Under spårningsprocessen överförs den inlärda visuella föregångaren för att konstruera en objektrepresentation genom gles kodning och multiscale max pooling. Med denna representation lär man sig en linjär klassificering på nätet för att skilja målet från bakgrunden och för att ta hänsyn till variationerna i mål- och bakgrundsutseende över tiden. Spårning utförs sedan inom ramen för Bayesian inference, där den lärda klassificeringen används för att konstruera observationsmodellen och ett partikelfilter används för att uppskatta spårningsresultatet sekventiellt. Experiment på en mängd olika utmanande sekvenser med jämförelser med flera toppmoderna metoder visar att mer robust objektspårning kan uppnås genom att överföra visuellt tidigare.
Wang m.fl. REF lärde sig det visuella före från generiska verkliga bilder och beräknade funktionen vektorer genom max pooling.
Transferring Visual Prior for Online Object Tracking
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}