Abstract-De flesta befintliga spårningsalgoritmer inte uttryckligen överväga rörelse oskärpa som ingår i videosekvenser, som försämrar deras prestanda i verkliga applikationer där rörelse oskärpa ofta förekommer. I detta dokument föreslår vi att man ska lösa problemet med visuell spårning inom en enhetlig ram. Specifikt, en gemensam oskärpa tillstånd estimering och multi-task omvänd sparse lärram presenteras, där den slutna formen lösning av oskärpa kärna och gles kodmatris erhålls samtidigt. Den omvända processen betraktar de suddiga kandidaterna som ordlista element, och glest representerar suddiga mallar med kandidaterna. Genom att använda informationen i den glesa kodmatrisen utvecklas en effektiv sannolikhetsmodell som snabbt utesluter irrelevanta kandidater och minskar partikelskalan. Experimentella resultat på de utmanande riktmärkena visar att vår metod fungerar bra mot toppmoderna spårare.
Ett spårningsramverk som kombinerar oskärpa tillstånd uppskattning och multi-task omvänd sparse lärande, föreslås i REF.
Visual Tracking Under Motion Blur
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}