Även om utseendebaserade spårare har förbättrats avsevärt under det senaste årtiondet, kämpar de fortfarande med vissa utmaningar som ocklusion, oskärpa, snabb rörelse, deformation, etc. Som bekant, ocklusion är fortfarande en av ljudstyrka utmaningar för visuell spårning. Andra utmaningar är inte heller helt lösta för de befintliga spårarna. I detta arbete fokuserar vi på att ta itu med det senare problemet inom både färg- och djupområden. Neutrosofisk uppsättning (NS) är som en ny gren av filosofin för att hantera ofullständig, obestämd och inkonsekvent information. I detta papper använder vi den enda värderade neutrosofiska uppsättningen (SVNS), som är en underklass av NS, för att bygga en robust tracker. För det första, färg och djup histogram används som utseende funktioner, och båda funktioner representeras i SVNS domänen via tre medlemsfunktioner T, I och F. För det andra, den enda värderade neutrosofisk kors-entropi åtgärd används för sammansmältning av färg och djup information. Slutligen föreslås en ny SVNS-baserad MeanShift tracker. Tillämpas på videosekvenserna utan allvarlig ocklusion i Princeton RGBD Tracking dataset, prestandan hos vår metod jämfördes med de av toppmoderna trackers. Resultaten visade att vår metod överträffar dessa spårare när det gäller utmanande faktorer som oskärpa, snabb rörelse, deformation, ljusvariation och kamerajitter.
För att sammansmälta både färg och djup funktioner, tre medlemsfunktioner, T, I, och F, föreslogs att ta itu med osäkerhetsproblem för att bedöma robustheten i varje funktion REF.
A novel object tracking algorithm by fusing color and depth information based on single valued neutrosophic cross-entropy
{'venue': 'Journal of Intelligent and Fuzzy Systems', 'journal': 'Journal of Intelligent and Fuzzy Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}