Robust och korrekt visuell spårning är ett av de mest utmanande datorseende problemen. På grund av den inneboende bristen på träningsdata är en robust strategi för att konstruera en modell för målutseende av avgörande betydelse. Nyligen har discriminativt inlärda korrelationsfilter (DCF) framgångsrikt tillämpats för att ta itu med detta problem för spårning. Dessa metoder använder ett periodiskt antagande av träningsprover för att effektivt lära sig en klassificering på alla fläckar i målområdet. Det periodiska antagandet innebär dock också oönskade gränseffekter, som allvarligt försämrar kvaliteten på spårningsmodellen. Vi föreslår rumsligt regulariserade diskriminativa korrelationsfilter (SRDCF) för spårning. En rumslig regulariseringskomponent introduceras i inlärningen för att bestraffa korrelationsfilterkoefficienter beroende på deras rumsliga läge. Vår SRDCF formulering gör det möjligt att lära sig korrelationsfiltren på en betydligt större uppsättning negativa träningsprover, utan att förstöra de positiva proverna. Vi föreslår vidare en optimeringsstrategi, baserad på den iterativa Gauss-Seidel-metoden, för effektiv online-inlärning av vår SRDCF. Experiment utförs på fyra referensdataset: OTB-2013, ALOV++, OTB-2015 Vårt arbetssätt uppnår toppmoderna resultat på alla fyra dataseten. På OTB-2013 och OTB-2015 får vi en absolut vinst på 8,0% respektive 8,2%, i genomsnitt överlappning precision, jämfört med de bästa befintliga spårare.
Speciellt Danelljan et al. I REF föreslogs en rumslig regulariserad funktion i behandlingen av lärande för att bestraffa koefficienterna för bakgrundssammanhanget.
Learning Spatially Regularized Correlation Filters for Visual Tracking
{'venue': '2015 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2015 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}