Abstract-I detta papper, föreslår vi en multiple regularized korrelationsspårning metod med förstärkta prover. För att göra bättre användning av omärkta data och den mångfaldiga strukturen av provet utrymme, införs en mångfaldig legalisering-baserat korrelationsfilter, som syftar till att tilldela liknande etiketter till grannprover. Under tiden lär man sig regressionsmodellen genom att utnyttja den blockcirkulerande strukturen hos matriser som är ett resultat av de förstärkta översatta proverna över flera basprover som beskärs från både målregioner och icke-målregioner. Därför tränas den slutliga klassificeringen i vår metod med positiva, negativa och omärkta basprover, vilket är en semiövervakad inlärningsram. En blockoptimeringsstrategi introduceras också för att lära sig ett multiple regularization-baserat korrelationsfilter för effektiv online-spårning. Experiment på två offentliga spårningsdata visar vår spårares överlägsna prestanda jämfört med de senaste spårningsmetoderna.
Hu m.fl. I REF föreslogs en regularisering av rören i korrelationsfiltret för omärkta data och provutrymme.
Manifold Regularized Correlation Object Tracking
{'venue': 'IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems', 'journal': 'IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}