Abstract-Enorma osäkerheter i okonstruerade miljöer leder till ett grundläggande dilemma som många spårningsalgoritmer måste möta i praktiken: Spårning måste vara beräkningseffektiv, men kontrollera om spåraren följer det verkliga målet tenderar att vara krävande, särskilt när bakgrunden är belamrad och / eller när ocklusion inträffar. På grund av bristen på en bra lösning på detta problem tenderar många befintliga metoder att vara antingen effektiva men beräkningsintensiva genom att använda sofistikerade bildobservationsmodeller eller effektiva men sårbara för falsklarm. Detta innebär stora utmaningar för den robusta spårningen under lång tid. I detta dokument presenteras en ny lösning på detta dilemma genom att man tar hänsyn till bakgrunden till spårningsscenen. Specifikt, vi integrerar i spårningsprocessen en uppsättning extra objekt som automatiskt upptäcks i videon på flykt av data mining. Hjälpobjekt har tre egenskaper, åtminstone i ett kort tidsintervall: 1) ihållande samtidig förekomst med målet, 2) konsekvent rörelse korrelation till målet, och 3) lätt att spåra. När det gäller dessa hjälpobjekt som ett sammanhang för målet leder den samverkande spårningen av dessa hjälpobjekt till effektiv beräkning och stark verifiering. Våra omfattande experiment har uppvisat spännande prestanda i mycket utmanande testfall i verkligheten.
Yang m.fl. REF föreslog att undersöka de extra objekt som har ihållande samtidig förekomst och konsekvent rörelse korrelation med målet, för att hjälpa lokalisera och återta mål.
Context-Aware 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']}