Abstrakt. Visuell objektspårning är ett klassiskt, men fortfarande öppet forskningsproblem i datorseende, med många verkliga tillämpningar. Problemet är utmanande på grund av flera faktorer, såsom ljusvariation, ocklusioner, kamerarörelse och utseende förändringar. Sådana problem kan lindras genom att man konstruerar robusta, diskriminativa och beräkningseffektiva visuella egenskaper. Nyligen har biologiskt inspirerade kanal representationer [9] visat sig ge lovande resultat i många tillämpningar som sträcker sig från autonom körning till visuell spårning. Detta papper undersöker problemet med färgning kanal representationer för visuell spårning. Vi utvärderar två strategier, kanalkonkatering och kanalprodukt, för att konstruera kanalkodade färgrepresentationer. De föreslagna kanalkodade färgrepresentationerna är generiska och kan användas utöver spårning. Experiment utförs på 41 utmanande referensvideor. Våra experiment tyder tydligt på att ett noggrant urval av färgfunktioner tillsammans med en optimal fusionsstrategi avsevärt överträffar den vanliga luminansbaserade kanalrepresentationen. Slutligen visar vi lovande resultat jämfört med toppmoderna spårningsmetoder i litteraturen.
Danelljan m.fl. REF kombinerade färgnamn och kanalkodade luminans representationer för visuell spårning.
Coloring Channel Representations for Visual Tracking
{'venue': 'SCIA', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}