Abstract-En biologiskt inspirerad discriminant objekt tracker föreslås. Det hävdas att diskriminant spårning är en följd av en nedifrån-och-ned-stämning av de soliditetsmekanismer som styr spridningen av visuell uppmärksamhet. Principen om diskriminerande salt används sedan för att härleda en spårare som implementerar en kombination av center-surround salthalt, en rumslig spotlight av uppmärksamhet, och funktionsbaserad uppmärksamhet. I detta sammanhang formuleras spårningsproblemet som ett av de kontinuerliga mål-bakgrundsklassificeringarna, som genomförs i två steg. Det första, eller inlärningsstadiet, kombinerar en fokusering på uppmärksamhet (FoA) mekanism, och nedifrån-och-upp soliditet för att identifiera en maximal diskriminerande uppsättning funktioner för måldetektion. Det andra, eller detektionsstadiet, använder en funktionsbaserad uppmärksamhetsmekanism och en måljusterad top-down-detektor för att upptäcka målet. Sammantaget itererar spåraren mellan att lära sig diskriminerande funktioner från målplatsen i en videoram och att upptäcka platsen för målet i nästa. Statistiken över naturbilder utnyttjas för att härleda ett genomförande som är begreppsmässigt enkelt och beräkningseffektivt. Saliency formuleringen visas också för att etablera en enhetlig ram för klassificering design, måldetektering, automatisk tracker initialisering, och skalanpassning. Experimentella resultat visar att den föreslagna discriminant saliency tracker överträffar ett antal toppmoderna trackers i litteraturen.
I REF använder en bioinspirerad spårare som kallas discriminant saliency tracker (DST) en funktionsbaserad uppmärksamhetsmekanism och en måljusterad top-down discriminant saliency detektor för spårning, som inte uttryckligen behåller utseendemodeller i tidigare ramar vilket resulterar i ogiltighet i utmaningarna med ocklusion eller bakgrundskluster.
Biologically Inspired Object Tracking Using Center-Surround Saliency Mechanisms
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}