Abstract-Även om många algoritmer har föreslagits för objektspårning med demonstrerad framgång, är det fortfarande ett utmanande problem för en tracker att hantera stora utseende förändring på grund av faktorer som skala, rörelse, form deformation och ocklusion. En av de främsta orsakerna är bristen på effektiva bildrepresentationssystem för att ta hänsyn till variationer i utseendet. De flesta av spårarna använder hög nivå utseende struktur eller låg nivå signaler för att representera och matcha målobjekt. I detta dokument föreslår vi en spårningsmetod ur perspektivet mellannivåseende med strukturell information fångad i superpixlar. Vi presenterar en discriminativ utseende modell baserad på superpixlar, vilket underlättar en spårare för att särskilja målet och bakgrunden med medelnivå köer. Spårningen är sedan formulerad genom att beräkna en mål-bakgrund förtroende karta, och få den bästa kandidaten genom maximalt en bakre uppskattning. Experimentella resultat visar att vår tracker kan hantera tung ocklusion och återhämta sig från drifter. I samband med online-uppdatering, den föreslagna algoritmen visas för att utföra gynnsamt mot befintliga metoder för objektspårning. Dessutom underlättar den föreslagna algoritmen förgrunds- och bakgrundssegmentering under spårning.
Yang m.fl. REF presenterar en discriminativ utseendemodell baserad på superpixlar, som kan skilja målet från bakgrunden med medelhöga signaler.
Robust Superpixel Tracking
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}