Korrelationsfilterbaserad spårning har under de senaste åren väckt många forskares uppmärksamhet för hög effektivitet och robusthet. De flesta befintliga verk [1, 2, 4] fokuserar på att utnyttja olika egenskaper med korrelationsfilter för visuell spårning, t.ex. cirkulär struktur, kärntricket, effektiv funktionsrepresentation och kontextinformation. Trots dess goda prestanda har de flesta av dessa korrelationsmetoder två huvudsakliga begränsningar, den första är hur man justera objektskalan effektivt. För att konsekvent spåra objektet, Danelljan et.al. [2] föreslog ett separat 1-dimensionellt korrelationsfilter för att uppskatta målskalan, men de använder endast det ursprungliga funktionsutrymmet som objektrepresentation. Den andra begränsningen är hur man hanterar modellen drift problem som orsakas av långvarig ocklusion eller out-of-view, vilket är ett mycket viktigt problem för online-spårning [5]. En gemensam mekanism är att införa en detektionsmodul som kan välja några effektiva kandidater för att korrigera bas korrelationsspåraren. Bidrag. I detta papper designar vi ett nytt online CUR-filter för detektion. CUR matris approximation beräknar den låga rang approximationen av en given matris genom att använda de faktiska raderna och kolumnerna i matrisen och har studerats inom området teoretisk datavetenskap för stor matris approximation [3]. I den långsiktiga spårningsprocessen kan alla historiska objekt representationer bilda en stor datamatris för den nuvarande ramen som passar för CUR-teorin. Den stora datamatrisen kan snabbt approximas av online CUR för att representera den inneboende objektstrukturen. I detta arbete utvecklar vi en online CUR för att lära sig ett online detektionsfilter genom slumpmässig provtagning. Det online CUR-filtret kan inte bara utnyttja objektrepresentationens låggradiga egenskap [7] i den rumsliga-temporala domänen för spårning, utan också projicera den historiska objektrepresentationsmatrisen till ett subutrymme med fel övre gräns för att uppnå en robust objektrepresentation. Den låga grad egenskapen objekt representation är allmänt förekommande i långsiktig spårning och kan användas för att lindra modellen drift. Samtidigt föreslår vi ett flerskaligt kärnorat korrelationsfilter som vårt spårningsfilter genom att inbädda skalvariationen i det kärnoriserade korrelationsfiltret och samtidigt bilda en separat pyramid av objektrepresentation. Samarbetet mellan CUR-filter och flerskalekärnigt korrelationsfilter konstruerar den föreslagna tracker-Collaborative Correlation Tracker (CCT) 1.
Zhu m.fl. REF introducerar samverkande korrelationsspårningsalgoritm som lärt sig en modell för målutseende med hjälp av flerskaliga korrelationsfilter och anta online CUR-filter för att minska modellens drivande.
Collaborative Correlation Tracking
{'venue': 'BMVC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}