Abstract-Med ett stort antal videoövervakningssystem installerade för krav från industriell säkerhet, är uppgiften att objektspårning, som syftar till att lokalisera objekt av intresse för videor, mycket viktigt. Även om många spårningsalgoritmer för RGB-videor har utvecklats under årtiondet, kan spårningsprestandan och robustheten hos dessa system försämras dramatiskt när informationen från RGB-videon är opålitlig (t.ex. dåliga belysningsförhållanden eller mycket låg upplösning). För att ta itu med denna fråga presenterar detta dokument ett nytt spårningssystem, som syftar till att kombinera information från RGB och infraröda metoder för objektspårning. De föreslagna spårningssystemen bygger på vår föreslagna modell för maskininlärning. I synnerhet kan inlärningsmodellen lindra problemet med diskrepans i fråga om modalitet inom ramen för den föreslagna modalitetskonsistensen, som begränsas av både representationsmönster och diskriminabilitet, och skapa discriminativa mallar för samverkande representationer och diskriminering i heterogena former. Experiment på en mängd utmanande RGB-infraröda videor visar effektiviteten i den föreslagna algoritmen. Index Terms-Multimodal sensor fusion, spårningssystem, videoövervakningssystem.
Även om könsigenkänning baserad på människokroppen inte utfördes, föreslog tidigare forskning ett nytt spårningssystem som syftar till att samla information från RGB och infraröda metoder baserade på maskininlärning modell för objektspårning REF.
Learning Modality-Consistency Feature Templates: A Robust RGB-Infrared Tracking System
{'venue': 'IEEE Transactions on Industrial Electronics', 'journal': 'IEEE Transactions on Industrial Electronics', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}