Abstract-I detta papper presenterar vi en ny delbaserad visuell spårningsmetod ur perspektivet sannolikhetsprovtagning. Särskilt representerar vi målet genom ett delutrymme med två onlineinlärda sannolikheter för att fånga upp strukturen på målet. Den föreslagna distributionen memorerar historiska prestanda av olika delar, och den används för den första omgången av delurval. Acceptanssannolikheten validerar den specifika spårningsstabiliteten för varje del i en ram, och den avgör om den ska acceptera sin röst eller förkasta den. Genom att göra detta, vi omvandlar komplexa online-del urvalsproblem till en sannolikhet att lära sig en, vilket är lättare att ta itu med. Observationsmodellen för varje del är konstruerad med en förbättrad övervakad nedstigningsmetod och lärs in stegvis. Experimentella resultat på två riktmärken visar vår spårares konkurrenskraft mot de senaste metoderna.
I denna riktning, Huang et al. REF föreslog en delbaserad diskriminativ modell där objektets utseende konstruerades med hjälp av en övervakad nedstigningsmetod med två online-tillförlitligheter.
Visual Tracking by Sampling in Part Space
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}