667 6WDSOH '$7 FRORXU KLVWRJUDP VFRUHV +2* Figur 1: Ibland är färgfördelningen inte tillräcklig för att diskriminera målet från bakgrunden. Omvänt beror mallmodeller (som HOG) på objektets rumsliga konfiguration och fungerar dåligt när detta ändras snabbt. Vår tracker Staple kan lita på styrkan hos både mall- och färgbaserade modeller. Liksom DSST [10] påverkas dess prestanda inte av icke distinkta färger (överst). Liksom DAT [33] är den robust mot snabba deformationer (botten). Korrelation Filterbaserade trackers har nyligen uppnått utmärkt prestanda, visar stor robusthet till utmanande situationer som uppvisar rörelse oskärpa och belysning förändringar. Men eftersom den modell som de lär sig är starkt beroende av den rumsliga layouten av det spårade objektet, är de notoriskt känsliga för deformation. Modeller baserade på färgstatistik har kompletterande egenskaper: de klarar av variation i form, men drabbas när belysningen inte är konsekvent under en sekvens. Dessutom kan enbart färgfördelning vara otillräckligt diskriminerande. I detta dokument visar vi att en enkel tracker som kombinerar kompletterande signaler i ett regressionsramverk kan fungera snabbare än 80 FPS och överträffa inte bara alla poster i den populära VOT14 tävlingen, men också nyligen och långt mer sofistikerade trackers enligt flera riktmärken.
Staple REF kombinerar färgfördelningsinformation i ett regressionsramverk för att lösa rörelseoskärpa och belysning i spårning.
Staple: Complementary Learners for Real-Time Tracking
{'venue': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}