Abstrakt. Det är en utmanande uppgift att utveckla effektiva och effektiva utseendemodeller för robust objektspårning på grund av faktorer som pose variation, belysning förändring, ocklusion, och rörelse oskärpa. Befintliga online-spårningsalgoritmer uppdaterar ofta modeller med prover från observationer i nya ramar. Även om stora framgångar har visat sig, återstår många frågor att ta itu med. För det första, medan dessa adaptiva utseendemodeller är databeroende, finns det inte tillräckligt med data för online-algoritmer för att lära sig från början. För det andra, online spårning algoritmer ofta stöter på drift problem. Som ett resultat av självlärd inlärning, dessa feljusterade prover är sannolikt att läggas till och försämra utseende modeller. I detta dokument föreslår vi en enkel men effektiv och effektiv spårningsalgoritm med en utseendemodell baserad på funktioner som extraheras från flerskalig bildfunktionsutrymme med dataoberoende grund. Vår utseendemodell använder sig av icke adaptiva slumpmässiga projektioner som bevarar strukturen på bildens objektutrymme. En mycket sparsam mätmatris används för att effektivt extrahera funktionerna för utseende modellen. Vi komprimerar prover av förgrundsmål och bakgrunden med samma glesa mätmatris. Spårningsuppgiften är formulerad som en binär klassificering via en naiv Bayes klassificerare med online-uppdatering i komprimerad domän. Den föreslagna kompressiva spårningsalgoritmen körs i realtid och presterar gynnsamt mot toppmoderna algoritmer på utmanande sekvenser när det gäller effektivitet, noggrannhet och robusthet.
Real time compressive tracking används REF där viktiga funktioner extraheras från multi-scale bildfunktionsutrymme med data oberoende bas med sparsamt mätningsmatris för utseende modellen.
Real-time compressive tracking
{'venue': 'In ECCV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}