Abstrakt. I detta dokument föreslår vi en ny partikelfilterbaserad spårningsalgoritm som utnyttjar förhållandet mellan partiklar (kandidatmål). Genom att representera partiklar som glesa linjära kombinationer av ordlista mallar, denna algoritm kapitaliseras på den inneboende låg-rankade strukturen av partikel representationer som lärs gemensamt. Som sådan, det kastar spårningsproblem som en låg-rankade matris inlärningsproblem. Denna lågvärdiga sparse tracker (LRST) har ett antal attraktiva egenskaper. (1) Eftersom LRST adaptivt uppdaterar ordboksmallar, kan den hantera betydande förändringar i utseendet på grund av variationer i belysning, pose, skala, etc. (2) Den linjära representationen i LRST innehåller uttryckligen bakgrundsmallar i ordboken och ett glest felterm, vilket gör det möjligt för LRST att ta itu med problemet med spårningsdrift och att vara robust mot ocklusion. (3) LRST är beräkningsmässigt attraktivt, eftersom inlärningsproblemet med låg rankning effektivt kan lösas som en sekvens av avslutade formuläruppdateringar, vilket ger en tids komplexitet som är linjär i antalet partiklar och mallens storlek. Vi utvärderar LRST:s prestanda genom att applicera den på en uppsättning utmanande videosekvenser och jämföra den med 6 populära spårningsmetoder. Våra experiment visar att genom att representera partiklar gemensamt, LRST inte bara överträffar state-of-the-art i spårning noggrannhet men också avsevärt förbättrar tids komplexiteten hos metoder som använder en liknande gles linjär representation modell för partiklar [1].
För att utnyttja förhållandet mellan partiklar som representeras som glesa linjära kombinationer av ordboksmallar, är spårningsproblemet kastad som en låg-rank matris inlärningsproblem REF.
Low-rank sparse learning for robust visual tracking
{'venue': 'In ECCV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}