Online lärd spårning används ofta för att hantera utseende förändringar av objekt på grund av dess adaptiva förmåga. Att lära sig rangordna teknik har på senare tid väckt stor uppmärksamhet inom visuell spårning. Men spårningsmetoden med online-lärande att rangordna lider av felackumuleringsproblem under självträningsprocessen. För att lösa detta problem föreslår vi en online-inlärning för att rangordna algoritmer i co-utbildningsramen för robust visuell spårning. En medutbildningsalgoritm i kombination med rankning SVM samlar in funktioner och omärkta data för utbildning. Två rankningsSVM:er är uppbyggda med olika typer av funktioner i enlighet därmed och dynamiskt sammansmälta till en halvövervakad inlärningsprocess. Denna halvövervakade inlärningsmetod uppdateras online för att motstå ocklusionen och anpassa sig till förändringarna i objektets utseende. Många experiment på utmanande sekvenser har visat att den föreslagna algoritmen är effektivare än de senaste metoderna.
Den metod som beskrivs i REF bygger också på preferensinlärning, men författarna föreslår en algoritm för inlärningsrankning online inom ramen för co-utbildning.
Online co-training ranking SVM for visual tracking
{'venue': '2014 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)', 'journal': '2014 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}