Feature spårning i video är en viktig uppgift i datorseende. Vanligtvis hanteras spårningsproblem en funktion i taget, med hjälp av en enda funktion spårare som KanadeLucas-Tomasi algoritm, eller en av dess derivat. Även om detta tillvägagångssätt fungerar ganska bra när det gäller högkvalitativa video och "starka" funktioner, det ofta vacklar när man ställs inför mörka och bullriga video som innehåller låg kvalitet funktioner. Vi presenterar en ram för att gemensamt spåra en uppsättning funktioner, som möjliggör utbyte av information mellan de olika funktionerna i scenen. Vi visar att vår metod kan användas för att spåra funktioner för både stela och icke-rigida rörelser (eventuellt av få rörliga kroppar) även när vissa funktioner är tillfångatagna. Dessutom kan det användas för att avsevärt förbättra spårningsresultat i dåligt upplysta scener (där det finns en blandning av bra och dåliga funktioner). Vårt tillvägagångssätt kräver inte direkt modellering av strukturen eller rörelsen av scenen, och körs i realtid på en enda CPU kärna.
Poling m.fl. REF föreslog en bättre funktionsspårningsmetod genom underrymdsbegränsningar (BFT) för att gemensamt spåra en uppsättning funktioner, vilket gör det möjligt att dela information mellan de olika funktionerna i scenen.
Better Feature Tracking Through Subspace Constraints
{'venue': 'Proceedings of CVPR, 2014, pages 3454-3461', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}