Abstract-Kernel-baserade shift (MS) spårare har visat sig vara ett lovande alternativ till stokastiska partikelfiltrering spårare. Trots sin popularitet, MS trackers har två grundläggande nackdelar: (1) Mallmodellen kan bara byggas från en enda bild; (2) Det är svårt att anpassa uppdatera mallmodellen. I detta arbete generaliserar vi de vanliga MS-spårarna och försöker övervinna dessa två begränsningar. Det är välkänt att modellering och underhåll av en representation av ett målobjekt är en viktig komponent i en framgångsrik visuell spårare. Det har dock inte gjorts mycket arbete med att bygga en robust mallmodell för kärnbaserad MS-spårning. I motsats till att bygga en mall från en enda ram, tränar vi en robust objekt representation modell från en stor mängd data. Spårning ses som ett binärt klassificeringsproblem, och en diskriminerande klassificeringsregel lärs för att skilja mellan objektet och bakgrunden. Vi använder en stödvektormaskin (SVM) för träning. Spåraren implementeras sedan genom att maximera klassificeringspoängen. Ett iterativt optimeringssystem som är mycket likt MS härleds för detta ändamål. Jämfört med den vanliga MS tracker, är det nu mycket lättare att införliva on-line mall anpassning för att hantera inneboende förändringar under loppet av spårning. För detta ändamål, en sofistikerad on-line stöd vektor maskin används. Vi demonstrerar framgångsrik lokalisering och spårning på olika datamängder.
Shen m.fl. REF föreslår en generell Kernel-baserad genomsnittlig skift tracker vars mallmodell kan byggas från en enda bild och adaptivt uppdateras under spårning.
Generalized Kernel-based Visual Tracking
{'venue': 'IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 2010', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}