Abstract-The kärna komponent av de flesta moderna spårare är en diskriminerande klassificering, som har till uppgift att skilja mellan målet och den omgivande miljön. För att klara av naturliga bildförändringar, är denna klassificerare vanligtvis tränas med översatta och skalade prov patchar. Sådana uppsättningar av prover är fyllda med uppsägningar - alla överlappande pixlar begränsas till att vara samma. Baserat på denna enkla observation föreslår vi en analytisk modell för datauppsättningar med tusentals översatta patcher. Genom att visa att den resulterande datamatrisen är cirkulär, kan vi diagonalisera den med Discrete Fourier Transform, vilket minskar både lagring och beräkning med flera storleksordningar. Intressant nog, för linjär regression vår formulering är likvärdig med ett korrelationsfilter, som används av några av de snabbaste konkurrenskraftiga spårare. För kärnregression, men vi härleder en ny Kernelized Correlation Filter (KCF), som till skillnad från andra kärnalgoritmer har exakt samma komplexitet som sin linjära motsvarighet. Med utgångspunkt i det föreslår vi också en snabb flerkanalig förlängning av linjära korrelationsfilter, via en linjär kärna, som vi kallar Dual Correlation Filter (DCF). Både KCF och DCF överträffar topprankade spårare som Struck eller TLD på ett 50-video-riktmärke, trots att de körs på hundratals bildrutor per sekund, och implementeras i några rader kod (Algoritm 1). För att främja ytterligare utveckling gjordes vårt spårningsramverk öppet.
Henriques m.fl. REF föreslog en spårare med hjälp av kärnoriserade korrelationsfilter (KCF).
High-Speed Tracking with Kernelized Correlation Filters
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}