Med effektiva modeller för lärande av utseende, har Discriminative Correlation Filter (DCF) visat sig vara mycket framgångsrik i senaste video objekt spårning riktmärken och tävlingar. Det befintliga DCF-paradigmet lider dock av två stora problem, dvs. rumslig gränseffekt och degeneration av tidsfilter. För att minska dessa utmaningar föreslår vi en ny DCF-baserad spårningsmetod. De viktigaste innovationerna i den föreslagna metoden inkluderar adaptivt rumsligt funktionsval och tidsbundna konsekventa begränsningar, med vilka den nya spåraren möjliggör gemensamt spatio-temporalt filterinlärning i ett mindre dimensionellt diskriminativt grenrör. Mer specifikt tillämpar vi strukturerade gleshet begränsningar för flerkanaliga filare. Följaktligen kan inlärningsprocessen för rumsliga filter approximeras genom lassoreglering. För att uppmuntra tidskonsistens är filtermodellen begränsad till att ligga runt sitt historiska värde och uppdateras lokalt för att bevara den globala strukturen i grenen. Sist föreslås en enhetlig optimeringsram för att gemensamt välja tidskonsistens för att bevara rumsliga funktioner och lära sig diskriminativa filter med den utökade Lagrangian-metoden. Kvalitativa och kvantitativa utvärderingar har genomförts på ett antal välkända benchmarkingdatauppsättningar som OTB2013, OTB50, OTB100, Temple-Colour och UAV123. De experimentella resultaten visar att den föreslagna metoden är överlägsen de senaste metoderna.
För att uppnå adaptiv rumslig regularisering bäddar LADCF REF in dynamiskt rumsligt funktionsval i filtrets inlärningsstadium.
Learning Adaptive Discriminative Correlation Filters via Temporal Consistency Preserving Spatial Feature Selection for Robust Visual Tracking
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing, 2019', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics', 'Medicine']}