Abstrakt. Lucas-Kanade (LK) metod är en klassisk spårningsalgoritm som utnyttjar mål strukturella begränsningar grundlig mall matchning. Utökad Lucas Kanade eller ELK kastar den ursprungliga LK algoritmen som en maximal sannolikhet optimering och sedan utökar den genom att överväga pixel objekt / bakgrundsannolikheter i optimeringen. Mall matchning och pixel-baserade objekt / bakgrund segregation är bundna tillsammans av en enhetlig Bayesian ramverk. I detta ramverk införs två log-likelihood-termer relaterade till pixelobjekt/bakgrundstillhörighet utöver LK-mallens standardmatchningsterm. Spårning utförs med hjälp av en EM-algoritm, där E-steget motsvarar pixelobjekt/bakgrundsinferens, och M-steget till parameteroptimering. Den slutliga algoritmen, implementerad med hjälp av en klassificering för objekt / bakgrund modellering och utrustad med enkel mall uppdatering och ocklusion hantering logik, utvärderas på två utmanande data-uppsättningar som innehåller 50 sekvenser vardera. Den första är ett nyligen publicerat riktmärke där ELK rankas som 3:e bland 30 spårningsmetoder som utvärderats. När det gäller den andra datauppsättningen av fordon som genomgår kraftig sikt pekar förändringar ELK rankas på 1: a plats outperforming state-of-the-art metoder.
En annan representativ mall matchning baserad tracker föreslås av Shaul et al. REF, som utökar Lucas-Kanade Tracking algoritm, och kombinerar mall matchning med pixel baserad objekt / bakgrund segregation för att bygga en enhetlig Bayesian ramverk.
Extended Lucas-Kanade Tracking
{'venue': 'ECCV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}