Abstrakt. Visuell spårning är ett utmanande problem, eftersom målet ofta ändrar utseende, slumpmässigt flytta sin plats och bli tillfångatagen av andra objekt i oinskränkta miljöer. Tillståndsändringarna i målet är temporalt och rumsligt kontinuerliga, i detta dokument presenteras därför en robust Spatio-Temporal strukturellt sammanhang baserad Tracker (STT) för att slutföra spårningsuppgiften i okoncentrerade miljöer. Det tidsmässiga sammanhanget fångar den historiska utseende information om målet för att förhindra spåraren från att glida till bakgrunden i en långsiktig spårning. Den rumsliga kontextmodellen integrerar bidragslämnare, som är de nyckelpunkter som automatiskt upptäcks runt målet, för att bygga ett stödfält. Den stödjande fältet ger mycket mer information än utseendet av själva målet så att platsen för målet kommer att förutsägas mer exakt. Omfattande experiment på olika utmanande databaser visar att vår föreslagna tracker är överlägsen andra toppmoderna trackers.
Den spatio-temporala strukturkontextbaserade spåraren (STT) REF använde de tidsbundna och rumsliga kontextmodeller som konstruerades av den linjära subrymdsmetoden och bidragsgivarna (som supportrar).
Online spatio-temporal structural context learning for visual tracking
{'venue': 'ECCV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}