För visuella spårningsmetoder baserade på kärnstödsvektorer (SVMs) används vanligtvis dataprovtagning för att minska beräkningskostnaden under utbildningen. Dessutom krävs budgetering av stödvektorer för beräkningseffektivitet. Istället för provtagning och budgetering har nyligen den cirkulantmatris som bildas genom tät provtagning av översatta bildplåster använts i korreleringsfilter för snabb spårning. I detta papper härleder vi en likvärdig formulering av en SVM-modell med det cirkulära matrisuttrycket och presenterar en effektiv alternerande optimeringsmetod för visuell spårning. Vi införlivar den diskreta Fourier transform med den föreslagna alternerande optimeringsprocessen, och utgör spårningsproblemet som en iterativ inlärning av stödkorrelationsfilter (SCFs). I full övervakning kan vår SCF hitta den globalt optimala lösningen med realtidsprestanda. För en given cirkulant datamatris med n 2 prov av n В n pixlar är den föreslagna algoritmens beräkningskomplex Oðn 2 log n på medan den för standard SVM-baserade metoder är minst Oðn 4. Dessutom utökar vi den SCF-baserade spårningsalgoritmen med flerkanalsfunktioner, kärnfunktioner och skalanpassningsmetoder för att ytterligare förbättra spårningsprestandan. Experimentella resultat på en stor uppsättning referensdata visar att de föreslagna SCF-baserade algoritmerna fungerar gynnsamt mot de senaste spårningsmetoderna när det gäller noggrannhet och hastighet.
Zuo m.fl. REF omformulera SVM-modellen med cirkulärt matrisuttryck och presentera en effektiv alternerande optimeringsmetod.
Learning Support Correlation Filters for Visual Tracking
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}