Strukturerad utgång stöd vektor maskin (SVM) baserad spårning algoritmer har visat gynnsamma prestanda nyligen. Icke desto mindre begränsar den tidsödande kandidatprovtagningen och den komplexa optimeringen deras realtidstillämpningar. I detta dokument föreslår vi en ny stor marginal objektspårning metod som absorberar den starka diskriminerande förmåga från strukturerad utdata SVM och hastigheter upp av korrelationsfiltret algoritm avsevärt. För det andra föreslås en multimodal teknik för att upptäcka mål för att förbättra precisionen i lokaliseringen och förhindra modelldrift som införs av liknande objekt eller bakgrundsbuller. För det tredje utnyttjar vi återkopplingen från resultat med hög tillförlitlighet för att undvika problemet med modellkorruption. Vi implementerar två versioner av den föreslagna tracker med representationer från både konventionella handgjorda och djupa konvolution neurala nätverk (CNNs) baserade funktioner för att validera den starka kompatibiliteten hos algoritmen. De experimentella resultaten visar att den föreslagna spåraren presterar överlägset mot flera toppmoderna algoritmer på de utmanande referenssekvenserna medan den körs i hastighet över 80 bilder per sekund. * Korresponderande författare att utforska en effektiv spårningsalgoritm som kan utformas för att antingen vara diskriminerande [17, 9, 13, 15, 22, 1, 31] eller generativ [24, 18, 16, 33] modeller. Det syftar till att konstruera en robust klassificering eller filter för att upptäcka målet, och skapa en optimal mekanism för att uppdatera modellen vid varje ram. Den andra är att utnyttja kraften i den målrepresentation som kan komma från konventionella hantverksfunktioner [16, 18, 17, 9, 24] eller högnivåkonvolutionella funktioner [15, 28, 23, 27, 21] från djupa konvolutionella neurala nätverk (CNN). Dessa metoder förbättrar prestandan avsevärt från olika aspekter. För att ytterligare förbättra prestandan genom mer komplexa spårningsalgoritmer eller funktioner skulle det dock utan tvekan öka beräknings komplexiteten, vilket skulle begränsa prestandan i realtid för visuell spårning.
Wang m.fl. REF föreslog en visuell spårningsmetod med stor marginal med cirkulära funktionskartor, som använde en multimodal detektionsteknik för att undvika avdrift.
Large Margin Object Tracking with Circulant Feature Maps
{'venue': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}