Objekt är vanligtvis inbäddade i sammanhang. Visuell kontext har framgångsrikt använts i objektdetekteringsuppgifter, men det ignoreras ofta i objektspårning. Vi föreslår en metod för att lära sig stödjare som, vare sig det är tidsenligt, är användbara för att bestämma platsen för föremålet av intresse. Vår strategi utnyttjar den allmänna Hough Transform-strategin. Det parar anhängarna med målet och skiljer naturligtvis mellan starkt och svagt kopplade rörelser. Genom detta, positionen för ett objekt kan uppskattas även när det inte ses direkt (t.ex., helt ockluded eller utanför bildregionen) eller när det ändrar sitt utseende snabbt och signifikant. Experiment visar betydande förbättringar i modellfri spårning samt i spårning av "virtuella" punkter, t.ex. i medicinska tillämpningar.
Sammanhangsinformationen är särskilt användbar när målet är helt ocluded eller lämnar bilden regionen REF.
Tracking the invisible: Learning where the object might be
{'venue': '2010 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2010 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}