Visuell spårning av allmänna objekt bygger ofta på antagandet att lutning nedstigning av anpassningsfunktionen kommer att nå den globala optimal. En vanlig teknik för att jämna ut den objektiva funktionen är att sudda ut bilden. Att sudda ut bilden förstör dock bildinformationen, vilket kan leda till att målet går förlorat. För att ta itu med detta problem introducerar vi en metod för att bygga en bilddeskriptor med hjälp av distributionsfält (DFs), en representation som gör det möjligt att jämna ut den objektiva funktionen utan att förstöra information om pixelvärden. Vi presenterar experimentella bevis på överlägsenheten i bredden av attraktionsområdet runt den globala optimal DF över andra deskriptorer. DFs tillåter också representation av osäkerhet om det spårade objektet. Detta hjälper till att bortse från outliers under spårning (som ocklusioner eller små avvikelser) utan att modellera dem explicit. Slutligen ger detta ett bekvämt sätt att aggregera observationerna av objektet genom tiden och underhålla en uppdaterad modell. Vi presenterar en enkel spårningsalgoritm som använder DFs och får toppmoderna resultat på standardriktmärken.
Dessutom breddar vår deskriptor också bassängen av attraktion på ett sätt som är relaterat till Distribution Fields (DFs) REF.
Distribution fields for tracking
{'venue': '2012 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2012 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}