Abstract Object Tracking är processen för att bestämma tillstånden för ett mål i på varandra följande videoramar baserat på egenskaper rörelse och utseende konsistens. I detta dokument föreslår vi en konsekvent lågvärdig sparse tracker (CLRST) som bygger på partikelfilterramverket för spårning. Genom att utnyttja tidskonsistens, den föreslagna CLRST-algoritmen adaptivt beskär och väljer kandidatpartiklar. Genom att använda linjära glesa kombinationer av ordboksmallar lär sig den föreslagna metoden de glesa representationerna av bildregioner som motsvarar kandidatpartiklar gemensamt genom att utnyttja de underliggande begränsningarna med låg rankning. Dessutom är den föreslagna CLRST-algoritmen datamässigt attraktiv eftersom egenskapen tidskonsistens hjälper beskära partiklar och det lågvärdiga minimeringsproblemet för att lära sig gemensamma glesa representationer kan effektivt lösas genom en sekvens av slutna formuläruppdateringar. Vi utvärderar den föreslagna CLRST algoritmen mot 14 toppmoderna spårningsmetoder på en uppsättning av 25 utmanande bildsekvenser. Experimentella resultat visar att CLRST algoritmen presterar gynnsamt mot toppmoderna spårningsmetoder när det gäller noggrannhet och utförandetid.
Integrering av lågvärdig och sparsam representationsteori, Zhang et al. REF presenterade en konsekvent lågvärdig spårare (CLRS) som tillsammans lär sig partikelrepresentationen för att utnyttja målets rörelse- och utseendekonsistens.
Robust Visual Tracking Via Consistent Low-Rank Sparse Learning
{'venue': 'International Journal of Computer Vision', 'journal': 'International Journal of Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}