Detta papper undersöker långsiktig spårning av okända objekt i en videoström. Föremålet definieras av dess placering och omfattning i en enda ram. I varje ram som följer är uppgiften att bestämma objektets plats och omfattning eller ange att objektet inte är närvarande. Vi föreslår ett nytt spårningsramverk (TLD) som uttryckligen bryter ner den långsiktiga spårningsuppgiften till spårning, lärande och detektion. Spåraren följer objektet från ram till ram. Detektorn lokaliserar alla utseenden som har observerats hittills och korrigerar spåraren vid behov. Lärandet uppskattar detektorns fel och uppdaterar det för att undvika dessa fel i framtiden. Vi studerar hur man identifierar detektorns fel och lär av dem. Vi utvecklar en ny inlärningsmetod (P-N inlärning) som uppskattar felen av ett par "experter": 1) P-expert uppskattar missade upptäckter, och 2) N-expert uppskattar falska alarm. Lärandeprocessen är modellerad som ett diskret dynamiskt system och de villkor under vilka lärandet garanterar förbättring finns. Vi beskriver vårt realtidsgenomförande av TLD-ramverket och P-N-lärandet. Vi genomför en omfattande kvantitativ utvärdering som visar en betydande förbättring jämfört med de senaste metoderna.
En Tracking-Learning-Detection-algoritm (TLD) har utvecklats i REF som uttryckligen bryter ner den långsiktiga spårningsuppgiften till spårning, lärande och detektion.
Tracking-Learning-Detection
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}