Abstract-En ny strategi mot mål representation och lokalisering, den centrala komponenten i visuell spårning av icke-rigid objekt, föreslås. De histogrambaserade målrepresentationerna legaliseras genom rumslig maskering med en isotropisk kärna. Maskeringen inducerar rumsligt smooth likhet funktioner som lämpar sig för gradient-baserad optimering, därför kan målet lokaliseringsproblem formuleras med hjälp av bassängen av attraktion av den lokala maxima. Vi använder en metrisk härledd från Bhattacharyya-koefficienten som likhetsmått, och använder den genomsnittliga skiftproceduren för att utföra optimeringen. I de presenterade spårning exempel, den nya metoden klarade framgångsrikt med kamerarörelse, partiella ocklusioner, skräp, och mål skala variationer. Integration med rörelsefilter och databindningsteknik diskuteras också. Vi beskriver bara några få av de potentiella tillämpningarna: utnyttjande av bakgrundsinformation, Kalman-spårning med hjälp av rörelsemodeller och ansiktsspårning.
Comaniciu m.fl. REF föreslog en histogrambaserad målrepresentation för att representera icke-rigida objekt för visuell spårning.
Kernel-Based Object Tracking
{'venue': 'IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell.', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}