I detta dokument föreslår vi en robust objektspårningsalgoritm med hjälp av en samarbetsmodell. Eftersom den största utmaningen för objektspårning är att ta hänsyn till drastiska utseendeförändringar föreslår vi en robust utseendemodell som utnyttjar både holistiska mallar och lokala representationer. Vi utvecklar en sparsitetsbaserad discriminative classifier (SD-C) och en sparsitetsbaserad generativ modell (SGM). I S-DC-modulen introducerar vi en effektiv metod för att beräkna det konfidensintervall som tilldelar förgrunden fler vikter än bakgrunden. I SGM modulen föreslår vi en ny histogram-baserad metod som tar den rumsliga informationen för varje patch i beaktande med en ocklusion handing schema. Uppdateringssystemet tar dessutom hänsyn till både de senaste iakttagelserna och den ursprungliga mallen, vilket gör det möjligt för spåraren att hantera utseendeförändringar på ett effektivt sätt och lindra driftproblemen. Många experiment på olika utmanande videor visar att den föreslagna spåraren presterar gynnsamt mot flera toppmoderna algoritmer.
Zhong m.fl. REF utvecklar en hybrid tracking metod, där en sparsity-baserad discriminative clasfier (SDC) och en sparsity-baserad generative modell (SGM) kaskad för mätning av målplats.
Robust object tracking via sparsity-based collaborative model
{'venue': '2012 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2012 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}