Visuell objektspårning kan betraktas som en figur-grund klassificering uppgift. I detta papper används olika funktioner för att generera en uppsättning sannolikhetskartor för varje pixel som anger sannolikheten för att pixel tillhör förgrundsobjekt eller scenbakgrund. Till exempel, intensitet, textur, rörelse, styrka och mall matchning kan alla användas för att generera sannolikhetskartor. Vi föreslår en allmän sannolikhetskarta fusionsram för att kombinera dessa heterogena funktioner till en smält mjuk segmentering som lämpar sig för medel-skift spårning. Alla komponentsannolikhet kartor bidrar till segmenteringen baserat på deras klassificering konfidensintervall (vikter) lärt från den tidigare ramen. Ramverket för evidenskombinationen uppdaterar dynamiskt vikterna så att discriminativ förgrundsinformation/bakgrundsinformation bevaras i den sammanslagna sannolikhetskartan, samtidigt som tvetydig information undertrycks. Ramverket tillämpas här för att spåra markfordon från termisk luftburen video, och jämförs också med andra toppmoderna algoritmer.
Yin m.fl. I REF föreslogs ett ramverk för allmän sannolikhetskarta för fusion för att kombinera olika funktioner för att generera en uppsättning sannolikhetskartor där objekt segmenteras baserat på deras konfidenspoäng.
Likelihood Map Fusion for Visual Object Tracking
{'venue': '2008 IEEE Workshop on Applications of Computer Vision', 'journal': '2008 IEEE Workshop on Applications of Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}