Under de senaste åren har forskare undersökt förbättringen av visuell spårningsprestanda genom att ta fram spårare som samtidigt använder sig av flera olika funktioner. I detta papper undersöker vi kombinationen av synkrona visuella spårare som använder olika funktioner samtidigt som spårarna behandlas som "svarta lådor". Det vill säga, i stället för att använda olika typer av data som har utförts i tidigare arbete, är kombinationen här tillåtet att endast använda spårarnas utdatauppskattningar, som kan ändras innan de sprids till nästa steg. Vi föreslår en probabilistisk ram för att kombinera flera synkrona spårare, där varje separat spårare ger en sannolikhetsdensitetsfunktion för det spårade tillståndet, sekventiellt för varje bild. Spårarna kan antingen ge en explicit sannolikhetstäthetsfunktion eller en provuppsättning av den via KONDENSATION. Till skillnad från tidigare kombinationer av spårare är det föreslagna ramverket ganska allmänt och tillåter en kombination av alla typer av spårare av detta slag, även i olika tillståndsrymder av olika dimensionalitet, under några rimliga antaganden. Kombinationen kan bestå av olika spårare som spårar ett gemensamt objekt, samt spårare som spårar separata, om än relaterade objekt, vilket förbättrar spårningsprestandan för varje objekt. Fördelarna med att endast använda de slutliga uppskattningarna av de separata spårarna i kombinationen är tvåfaldiga. För det första är ramen för kombinationen ganska allmän och kan lätt användas från programvaruaspekterna. För det andra kan kombinationen utföras i en distribuerad inställning, där varje separat spårare körs på en annan plats och använder olika data, samtidigt som behovet av att dela data undviks. Det föreslagna ramverket testades framgångsrikt med hjälp av olika tillståndsrymder och datauppsättningar, vilket visar att sammansmältningen av spårarnas slutliga fördelningsuppskattningar verkligen kan vara tillämplig.
I REF sammansmältes spårarutgångarna i en probabilistisk ram.
A General Framework for Combining Visual Trackers – The "Black Boxes" Approach
{'venue': 'International Journal of Computer Vision', 'journal': 'International Journal of Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}