Sparse representation har applicerats på visuell spårning genom att hitta den bästa kandidaten med minimal återuppbyggnad fel med hjälp av målmallar. De flesta sparsamma representationsbaserade spårare tar dock bara hänsyn till den holistiska representationen och utnyttjar inte fullt ut de glesa koefficienterna för att diskriminera mellan målet och bakgrunden, och kan därför misslyckas med större möjlighet när det finns liknande objekt eller ocklusion i scenen. I detta dokument utvecklar vi en enkel men ändå robust spårningsmetod baserad på den strukturella lokala glesa utseendemodellen. Denna representation utnyttjar både partiell information och rumslig information om målet baserat på en ny anpassningspoolningsmetod. Likheten som erhålls genom att samla över de lokala patchar hjälper inte bara lokalisera målet mer exakt men också hantera ocklusion. Dessutom använder vi en malluppdateringsstrategi som kombinerar inkrementellt subrymdsinlärning och sparsam representation. Denna strategi anpassar mallen till utseendet förändring av målet med mindre möjlighet att driva och minskar påverkan av den ockluded målmallen också. Både kvalitativa och kvantitativa utvärderingar av utmanande bildsekvenser visar att den föreslagna spårningsalgoritmen fungerar gynnsamt mot flera toppmoderna metoder.
En "Struktural Local Sparse Appearance Model" introduceras i REF som utnyttjar styrkan hos både sparse representation ( 1 tracker) och inkrementell subspace learning (IVT tracker).
Visual tracking via adaptive structural local sparse appearance model
{'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']}