Abstrakt. Korrelationsfiltreringsbaserad spårningsmodell har fått mycket uppmärksamhet och uppnått stor framgång i realtidsspårning, men den förlorade funktionen i nuvarande korrelationsfiltrering paradigm kunde inte tillförlitligt svara på de förändringar i utseendet som orsakas av ocklusion och ljusvariationer. Denna studie syftar till att främja robustheten i korrelationsfilter inlärning. Genom att utnyttja anisotropin i filtersvaret föreslås tre gleshetsrelaterade förlustfunktioner för att lindra problemet med överbestämmande av tidigare metoder och förbättra den övergripande spårningsprestandan. Som ett resultat av detta genomförs tre realtidsspårare. Omfattande experiment i olika utmanande situationer visar att robustheten hos det lärda korrelationsfiltret har förbättrats avsevärt genom de designade förlustfunktionerna. Dessutom visar studien, ur ett experimentellt perspektiv, hur olika förlustfunktioner i huvudsak påverkar spårningsprestandan. En viktig slutsats är att känsligheten hos filtrets toppvärden i på varandra följande ramar överensstämmer med spårningsprestandan. Detta är ett användbart referenskriterium för att konstruera ett robust korrelationsfilter för visuell spårning.
Den andra metoden REF föreslår tre glesa förlustfunktioner, och avslöjar känsligheten hos filtrets toppvärden i på varandra följande ramar överensstämmer med spårningsprestandan ur ett experimentellt perspektiv.
Real-Time Visual Tracking: Promoting the Robustness of Correlation Filter Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}