I det här dokumentet formulerar vi objektspårning i ett partikelfilterramverk som ett inlärningsproblem med flera detaljer, vilket vi betecknar som Multi-Task Tracking (MTT). Eftersom vi modellerar partiklar som linjära kombinationer av ordboksmallar som uppdateras dynamiskt, betraktas det som en enda uppgift att lära sig representationen av varje partikel i MTT. Genom att använda populära sparsitet-inducerande p,q blandade normer (p  till {2, ∞} och q = 1), vi regularisera representationsproblem för att genomdriva gemensamma sparsitet och lära partikelrepresentationer tillsammans. Jämfört med tidigare metoder som hanterar partiklar självständigt visar våra resultat att brytningen av det ömsesidiga beroendet mellan partiklar förbättrar spårningsprestandan och den övergripande beräkningskomplexiteten. Intressant nog visar vi att den populära L 1-spåraren [15] är ett specialfall av vår MTT-formulering (betecknad som L 11-spåraren) när p = q = 1. Lärandet problem kan effektivt lösas med hjälp av en accelererad Proximal Gradient (APG) metod som ger en sekvens av stängda formulär uppdateringar. Som sådan, MTT är beräkningsmässigt attraktiv. Vi testar vårt föreslagna tillvägagångssätt på utmanande sekvenser med tung ocklusion, drastiska ljusförändringar och stora pose variationer. Experimentella resultat visar att MTT-metoder konsekvent överträffar toppmoderna spårare.
Dessutom kan objekt spårning formuleras som en multi-task sparse inlärningsproblem, och partiklar modelleras som linjära kombinationer av ordlista mallar som uppdateras dynamiskt för att lära sig representationen av varje partikel REF.
Robust visual tracking via multi-task sparse learning
{'venue': '2012 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2012 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}