Abstract-I detta papper föreslår vi en robust visuell spårningsmetod genom att gjuta spårning som ett glest approximationsproblem i ett partikelfilterramverk. Inom denna ram hanteras ocklusion, buller och andra utmanande frågor sömlöst genom en uppsättning triviala mallar. För att hitta spårningsmålet i en ny ram är varje målkandidat glest representerad i det utrymme som spänns av målmallar och triviala mallar. Den gleshet uppnås genom att lösa ett'1 - regularized minst-square problem. Därefter tas kandidaten med minsta projektionsfel som mål för spårningen. Därefter fortsätter spårningen med hjälp av Bayesian State Inference Framework. Två strategier används för att ytterligare förbättra spårningsprestandan. Först, målmallar uppdateras dynamiskt för att fånga utseende förändringar. För det andra tillämpas icke-negativitetsbegränsningar för att filtrera bort skräp som negativt liknar spårningsmål. Vi testar den föreslagna metoden på många sekvenser som involverar olika typer av utmaningar, inklusive ocklusion och variationer i belysning, skala, och pose. Det föreslagna tillvägagångssättet visar på utmärkta resultat jämfört med tidigare föreslagna spårare. Vi utökar också metoden för samtidig spårning och igenkänning genom att införa en statisk malluppsättning som lagrar målbilder från olika klasser. igenkänningsresultatet vid varje ram förökas för att producera slutresultatet för hela videon. Metoden valideras för en fordonsspårnings- och klassificeringsuppgift med hjälp av infraröda videosekvenser utomhus.
I REF är en spårningskandidat glest representerad som en linjär kombination av målmallar och triviala mallar som endast har ett icke-nollelement.
Robust Visual Tracking and Vehicle Classification via Sparse Representation
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}