I den här artikeln presenterar vi en enkel men ändå snabb och robust algoritm som utnyttjar det spatio-temporala sammanhanget för visuell spårning. Vår strategi formulerar de spatio-temporala sambanden mellan objektet av intresse och dess lokala sammanhang baserat på en Bayesian ram, som modellerar den statistiska korrelationen mellan den låga nivån egenskaper (dvs. bildintensitet och position) från målet och dess omgivande regioner. Spårning problemet uppstår genom att beräkna en förtroende karta, och få den bästa målplatsen genom att maximera en objekt plats sannolikhet funktion. Snabb Fourier Transform används för snabb inlärning och upptäckt i detta arbete. Implementeras i MATLAB utan kodoptimering, den föreslagna tracker körs på 350 ramar per sekund på en i7-maskin. Omfattande experimentella resultat visar att den föreslagna algoritmen presterar gynnsamt mot toppmoderna metoder när det gäller effektivitet, noggrannhet och robusthet. Objekt spårning, spatio-temporal sammanhang lärande, Fast Fourier Transform (FFT).
I REF, Zhang et al. föreslog en metod baserad på spatio-temporal sammanhang och Bayesian ram för visuell spårning.
Fast Tracking via Spatio-Temporal Context Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}