Visuell spårning kräver vanligtvis ett objekt utseende modell som är robust för att ändra belysning, pose, och andra faktorer som förekommer i video. Många nya trackers använder utseende prover i tidigare ramar för att bilda de baser som objektet utseende modellen är byggd på. Detta tillvägagångssätt har följande begränsningar: 1) Baserna är datadrivna, så de kan lätt korrumperas, och 2) det är svårt att robust uppdatera baserna i utmanande situationer. I detta papper konstruerar vi en utseendemodell med hjälp av 3D diskret cosinustransform (3D-DCT). 3D-DCT baseras på en uppsättning cosinusbaserade funktioner som bestäms av 3D-signalens dimensioner och därmed oberoende av ingångsvideodata. Dessutom kan 3D-DCT generera ett kompakt energispektrum vars högfrekventa koefficienter är glesa om utseendet proverna är liknande. Genom att kasta dessa högfrekventa koefficienter får vi samtidigt en kompakt 3D-DCT-baserad objektrepresentation och ett signalrekonstruktionsbaserat likhetsmått (som återspeglar informationsförlusten från signalrekonstruktion). För att effektivt uppdatera objekt representation, föreslår vi en inkrementell 3D-DCT algoritm som bryter 3D-DCT i successiva operationer av 2D diskret cosinustransform (2D-DCT) och 1D diskret cosinustransform (1D-DCT) på inmatningsvideodata. Som ett resultat behöver den inkrementella 3D-DCT-algoritmen endast beräkna 2D-DCT för nytillkomna ramar samt 1D-DCT längs den tredje dimensionen, vilket avsevärt minskar den beräkningsmässiga komplexiteten. Baserat på denna inkrementella 3D-DCT algoritm, utformar vi ett diskriminerande kriterium för att utvärdera sannolikheten för ett prov som tillhör förgrundsobjektet. Vi inbäddade sedan det diskriminerande kriteriet i en partikelfiltreringsram för objekttillståndets slutledning över tiden. Experimentella resultat visar att den föreslagna spåraren är effektiv och robust.
Samtidigt, Li et al. REF föreslog en kompakt 3D-DCT-baserad objektrepresentation och dess inkrementella lärande för robust visuell spårning (IL3DDCT).
Incremental Learning of 3D-DCT Compact Representations for Robust Visual Tracking
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}