ABSTRACT På grund av den imponerande prestandan och beräkningseffektiviteten hos korrelationsfilter (CF)-baserade objektspårningsmetoder, CF trackers har vunnit massor av popularitet under de senaste åren. Emellertid, mål drift och spårning misslyckande som orsakas av bakgrund skräp och mål utseende förändring (till följd av skalan variation och deformation och så vidare) är fortfarande utmanande uppgifter. För att klara dessa utmaningar föreslår vi en ny spårningsmetod inom ramen för CF i detta dokument. För det första lär vi oss en stor marginal CF genom att utnyttja diskriminerande bakgrundsfläckar. I motsats till konventionella CF trackers som syftar till att maximera målrespons, modellerar vi en tracker som maximerar marginalen mellan målet och omgivande bakgrund genom att utnyttja bakgrundsinformation effektivt. För att avhjälpa bristen i hanteringen av målskalans variation av CF-baserade spårare föreslår vi att man utbildar en CF genom övervakning på flera nivåer, vilket syftar till att göra CF känslig för målskalans variation. Sedan integrerar vi de två enskilda modulerna i ett ramverk för att förenkla vår spårningsmodell. Den föreslagna metoden kan effektivt förhindra nedbrytning av spårningsmodulen som införs genom förändringar av målutseendet. Omfattande experiment som utförs på allmänt tillgängliga dataset OTB-50/100 visar att den föreslagna spårningsmetoden är robust mot bakgrundsförlamning och discriminativ till målskalan variation. Både kvalitativa och kvantitativa resultat visar de utmärkta resultaten mot några toppmoderna spårare.
Löjtnant m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m för m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m. I REF föreslås en metod inom korrelationsramen som modellerar en spårare som maximerar marginalen mellan målet och omgivande bakgrund genom att effektivt utnyttja bakgrundsinformation.
Robust Object Tracking via Large Margin and Scale-Adaptive Correlation Filter
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}