Abstract-I detta dokument föreslår vi en ny matchande baserad tracker genom att undersöka förhållandet mellan mall matchning och den senaste populära korrelation filter baserade trackers (CFTs). Jämfört med korrelationen operation i CFTs, en sofistikerad likhet metrisk kallas "ömsesidiga kompisar likhet" (MBS) föreslås att utnyttja förhållandet mellan flera ömsesidiga närmaste grannar för målmatchning. Genom att göra det får vår spårare en kraftfull diskriminativ förmåga att särskilja mål och bakgrund, vilket både empiriska och teoretiska analyser visar. Dessutom, i stället för att använda en enda mall med felaktig uppdateringsschema i CFTs, utformar vi en ny online mall uppdateringsstrategi som heter "minnesfiltrering" (MF), som syftar till att välja en viss mängd representativa och tillförlitliga spårningsresultat i historien för att konstruera den nuvarande stabila och uttrycksfulla malluppsättningen. Detta system är fördelaktigt för den föreslagna spåraren att på ett övergripande sätt "förstå" variationerna i målutseendet, "återkalla" vissa stabila resultat. Både kvalitativa och kvantitativa utvärderingar av två riktmärken tyder på att den föreslagna spårningsmetoden gynnar vissa nyligen utvecklade CFT och andra konkurrenskraftiga spårare.
En likhet metrisk som är integrerad i korrelation filter spårning ram föreslås att utnyttja förhållandet mellan flera grannar för objekt som matchar REF.
Robust Visual Tracking Revisited: From Correlation Filter to Template Matching
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine', 'Mathematics']}