Sammanfattning av denna webbsida: En robust och effektiv algoritm för objektspårning krävs i en mängd olika applikationer för datorseende. Även om olika moderna trackers har imponerande prestanda, vissa utmaningar som ocklusion och målskala variation är fortfarande intractable, särskilt i de komplexa scenarierna. I detta dokument föreslås en robust skaladaptiv spårningsalgoritm för att förutsäga målskalan med en sekventiell Monte Carlo-metod och bestämma målplatsen genom korrelationsfiltret samtidigt. Genom att analysera responskartan för målregionen kan målets fullständighet mätas med topp-till-sidelob-hastigheten (PSR), dvs. ju lägre PSR-värdet är, desto mer sannolikt är det att målet tillintetgörs. En strikt malluppdateringsstrategi är utformad för att anpassa utseendet och undvika mallkorruption. Om ocklusionen inträffar tillåts ett bibehållet schema och spåraren avstår från att glida iväg. Dessutom har integrationen integrerats för att garantera att det föreslagna tillvägagångssättet är robust. De experimentella resultaten visar att vår metod överträffar andra toppmoderna spårare både vad gäller avståndsprecision och överlappningsprecision på den allmänt tillgängliga TB-50-datauppsättningen.
I REF föreslås en robust skala adaptiv tracker genom att kombinera Sequential Monte Carlo och korrelationsfilter, men denna metod lider också av höga beräkningskostnader.
Robust Scale Adaptive Tracking by Combining Correlation Filters with Sequential Monte Carlo
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine', 'Computer Science']}