Vi tar upp kortsiktiga, enstaka objekt spårning, ett ämne som för närvarande ser snabba framsteg för visuell video, för fallet med termisk infraröda (TIR) bilder. De snabba framstegen har varit möjliga tack vare utvecklingen av nya mallbaserade spårningsmetoder med online-malluppdateringar, metoder som inte har utforskats för TIR-spårning. I stället är spårningsmetoder som används för TIR ofta föremål för ett antal begränsningar, t.ex. varma föremål, låg rumslig upplösning och statisk kamera. När TIR-kameror blir mindre högljudda och får högre upplösning är dessa begränsningar mindre relevanta, och för framväxande civila tillämpningar, t.ex. övervakning och bilsäkerhet, behövs nya spårningsmetoder. På grund av de speciella egenskaperna hos TIR-bilder hävdar vi att mallbaserade spårare baserade på distributionsfält bör ha en fördel jämfört med spårare baserade på rumsliga strukturfunktioner. I detta dokument föreslår vi en mallbaserad spårningsmetod (ABCD) som utformats särskilt för TIR och som inte begränsas av några av ovanstående begränsningar. För att undvika bakgrundskontaminering av objektmallen föreslår vi att man utnyttjar bakgrundsinformation för online-malluppdateringen och att man anpassar sig till den objektregion som används för spårning. Dessutom föreslår vi en ny metod för att uppskatta objektskalans förändring. Den föreslagna spåraren utvärderas på datauppsättningarna VOT-TIR2015 och VOT2015 med hjälp av verktyget för VOT-utvärdering och en jämförelse av den relativa rangordningen av alla gemensamma deltagande spårare i utmaningarna tillhandahålls. Vidare utvärderas den föreslagna spåraren ABCD och VOT-TIR2015-vinnaren SRDCFir på maritima data. Experimentella resultat visar att ABCD-spåraren presterar särskilt bra på termiska infraröda sekvenser.
Berg m.fl. I REF föreslogs ett mallbaserat system med bakgrundsuppdatering för att undvika kontaminering av bakgrund när det gäller objektmallen i den termiska videosekvensen.
Channel Coded Distribution Field Tracking for Thermal Infrared Imagery
{'venue': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW)', 'journal': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}