Abstract-Online objekt spårning är ett utmanande problem eftersom det innebär att lära sig en effektiv modell för att redogöra för utseende förändring orsakas av inneboende och extrinsiska faktorer. I det här dokumentet föreslår vi en ny online-objektspårningsalgoritm med glesa prototyper, som utnyttjar både klassiska huvudkomponentanalysalgoritmer (PCA) med nya glesa representationssystem för att lära sig effektiva utseendemodeller. Vi introducerar 1 legalisering i PCA-rekonstruktionen och utvecklar en ny algoritm för att representera ett objekt genom glesa prototyper som uttryckligen tar hänsyn till data och buller. För spårning, objekt representeras av de glesa prototyper inlärda online med uppdatering. För att minska spårning drift, presenterar vi en metod som tar ocklusion och rörelse oskärpa i beaktande snarare än helt enkelt innehåller bildobservationer för modelluppdatering. Både kvalitativa och kvantitativa utvärderingar av utmanande bildsekvenser visar att den föreslagna spårningsalgoritmen fungerar gynnsamt mot flera toppmoderna metoder.
Wang m.fl. REF föreslår en ny online-objektspårningsalgoritm med glesa prototyper, som antar huvudkomponentanalys (PCA) grundvektorer och triviala mallar för att representera det spårade målet glest, och lösa problemet genom att använda en iterativ tröskelmetod.
Online Object Tracking With Sparse Prototypes
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}