Hantering av variationer i utseendet är ett mycket utmanande problem för visuell spårning. Befintliga metoder löser vanligtvis detta problem genom att förlita sig på en effektiv utseendemodell med två funktioner: (1) att kunna särskilja det spårade målet från sin bakgrund, (2) att vara robust för målets utseende variationer under spårning. I stället för att integrera de två kraven i utseendemodellen föreslår vi i detta dokument en spårningsmetod som hanterar dessa problem separat baserat på sparsam representation i ett partikelfilterramverk. Varje målkandidat som definieras av en partikel representeras linjärt av mål- och bakgrundsmallar med additivt representationsfel. Att särskilja målet från dess bakgrund uppnås genom att aktivera målmallarna eller bakgrundsmallarna i det linjära systemet på ett konkurrenskraftigt sätt. Måltavlans utseendevariationer är direkt modellerade som representationsfelet. En online-algoritm används för att lära sig de basfunktioner som glest spänner över representationsfelet. Det linjära systemet löses genom'1 minimering. Kandidaten med det minsta rekonstruktionsfelet med hjälp av målmallarna väljs som spårningsresultat. Vi testar den föreslagna metoden med fyra sekvenser med tunga ocklusioner, stora pose variationer, drastiska ljusförändringar och låga förgrunds-bakgrundskontrast. Det föreslagna tillvägagångssättet uppvisar utmärkta resultat jämfört med två senaste toppmoderna spårare.
REF representerar också kandidater enligt mål- och bakgrundsmallar för att förbättra spårarens diskriminativa förmåga.
Robust visual tracking based on online learning sparse representation
{'venue': 'Neurocomputing', 'journal': 'Neurocomputing', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}