I den här artikeln presenterar vi en ny online visuell spårningsmetod baserad på linjär representation. För det första presenterar vi en ny sannolikhetskontinuerlig yttermodell (PCOM) för att avbilda de kontinuerliga avvikelser som förekommer i den linjära representationsmodellen. I den föreslagna modellen kan elementet i det bullriga observationsprovet antingen representeras av ett PCA-delutrymme med litet guassiskt brus eller behandlas som ett godtyckligt värde med ett likformigt föregående, där den rumsliga konsekvensen tidigare utnyttjas med hjälp av en binär Markov slumpmässig fältmodell. Därefter härleder vi den objektiva funktionen av PCOM-metoden, vars lösning kan iterativt erhållas genom de outlier-free minst rutor och standard maxflow/min-cut steg. Slutligen, baserat på den föreslagna PCOM-metoden, utformar vi en effektiv observationsannolikhetsfunktion och ett enkelt uppdateringsschema för visuell spårning. Både kvalitativa och kvantitativa utvärderingar visar att vår tracker uppnår mycket gynnsamma prestanda både i fråga om noggrannhet och hastighet.
Ocklusionsproblemet förbättrades genom att man tillämpade den sannolikhetsbeständiga outlier-modellen (PCOM) REF baserad på IVT.
Visual Tracking via Probability Continuous Outlier Model
{'venue': '2014 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2014 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}