Abstrakt. Vi föreslår ett multi-expert restaureringssystem för att ta itu med modell drift problem i online-spårning. I det föreslagna systemet utgör en spårare och dess historiska ögonblicksbilder en expertensemble, där den bästa experten väljs för att återställa den nuvarande spåraren vid behov baserat på ett minimikriterium för entropi, för att korrigera oönskade modelluppdateringar. Bas trackern i vår formulering utnyttjar en online SVM på en budgetalgoritm och en explicit funktionsmappningsmetod för effektiv modelluppdatering och slutledning. I experiment uppnår vår spårningsmetod betydligt bättre prestanda än 32 spårare på en referensdatauppsättning på 50 videosekvenser under olika utvärderingsinställningar. Dessutom, i experiment med en nysamlad datauppsättning av utmanande sekvenser, visar vi att den föreslagna multi-expert restaureringsschema avsevärt förbättrar robustheten hos vår bas tracker, särskilt i scenarier med frekventa ocklusioner och upprepade variationer utseende.
Zhang m.fl. REF modellerade driftproblemet med hjälp av ett system med flera experter för att återställa den robusta spårningen.
MEEM: Robust Tracking via Multiple Experts Using Entropy Minimization
{'venue': 'ECCV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}