Nyligen genomförda studier på visuell spårning har visat betydande förbättring i noggrannhet genom att hantera utseende variationer i objektet. Medan de flesta studier presenterar system för att extrahera tidsinvarianta egenskaper hos målet och anpassningsanpassat uppdatera utseende modellen, fokuserar detta papper på att modellera det probabilistiska beroendet mellan sekventiella mål framträdanden ( Bild. 1 – a). För att realisera detta intresse, en ny Bayesian spårning ram formuleras under den autoregressiva dolda Markov modell (AR-HMM), där det probabilistiska beroendet mellan sekventiella mål framträdanden är underförstått. Under inlärningsfasen vid varje steg, separerar den föreslagna spåraren tidigare sett målprover i flera kluster baserat på deras visuella likhet, och lär sig klusterspecifika klassificeringar som flera utseende modeller, som var och en representerar en viss typ av mål utseende. Sedan lär man sig beroendet mellan dessa utseendemodeller. Under sökfasen uppskattas måltillståndet genom att man härleder den mest sannolika utseendemodellen under beaktande av dess beroende av tidigare använda utseendemodeller. Den föreslagna metoden testas på 12 utmanande videosekvenser som innehåller mål med abrupta variationer i utseendet, och visar att den överträffar nuvarande toppmoderna metoder i exakthet.
För att extrahera tidsinvarianta egenskaper presenterar författarna till REF en Bayesian Tracking approach med hjälp av autoregressive Hidden Markov Model (AR-HMM) för robust visuell spårning.
Robust visual tracking using autoregressive hidden Markov 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']}