Abstract-Sparse kodning har tillämpats på visuell spårning och relaterade synproblem med visat framgång under de senaste åren. Befintliga spårningsmetoder baserade på lokala glesa kodning av provplåster från en målkandidat och glest koda dessa med hjälp av en ordbok bestående av patcher som provtas från bilder av målmallar. Den discriminativa styrkan hos befintliga metoder baserade på lokal gles kodning är begränsad eftersom rumsliga strukturbegränsningar bland mallplåstren inte utnyttjas. För att lösa detta problem, föreslår vi en struktur-medveten lokal sparse kodning algoritm, som kodar en målkandidat med mallar med både globala och lokala gleshet begränsningar. För robust spårning, visar vi de lokala regionerna i en kandidatregion bör kodas endast med motsvarande lokala regioner i de målmallar som är mest likartade från den globala synvinkeln. Således fås en mer exakt och discriminativ gles representation för att redogöra för utseendeförändringar. För att lindra problemen med spårning drifter, utformar vi en effektiv mall uppdateringsschema. Omfattande experiment på utmanande bildsekvenser visar effektiviteten av den föreslagna algoritmen mot många state-of-the-art metoder. Index Terms-visuell spårning, lokal gles kodning, rumslig strukturinformation, malluppdatering.
Hu m.fl. REF utnyttjad struktur-medveten lokal sparse kodning för kodning av varje kandidatprov.
Structure-Aware Local Sparse Coding for Visual Tracking
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics', 'Medicine']}