Abstrakt. Modellering av målutseendet är avgörande i många moderna visuella spårningsalgoritmer. Många spårning-för-detektering algoritmer formulerar sannolikheten för mål utseende som exponentiellt relaterade till förtroendet för en klassificeringsutgång. Däremot analyserar vi direkt denna sannolikhet genom att använda Gaussian Processes Regression (GPR), och introducerar en latent variabel för att hjälpa spårningsbeslutet. Vår observationsmodell för regression lärs in på ett halvövervakat sätt genom att använda både märkta prover från tidigare ramar och omärkta prover som spårar kandidater extraherade från den aktuella ramen. Vi delar vidare in de märkta proverna i två kategorier: hjälpprover som samlats in från de allra första ramarna och målprover från de senaste ramarna. Hjälpproven vägs dynamiskt på nytt genom regressionen, och det slutliga spårningsresultatet bestäms genom att man sammanställer beslut från två enskilda spårare, det ena från hjälpproven och det andra från målproverna. Alla dessa ingredienser tillsammans gör det möjligt för vår tracker, betecknad som TGPR, att lindra drivande frågan från olika aspekter. TGPR:s effektivitet framgår tydligt av dess utmärkta resultat på tre nyligen föreslagna offentliga riktmärken, som totalt omfattar 161 sekvenser, jämfört med toppmoderna.
Gao m.fl. REF analyserade sannolikheten för att en kandidat skulle vara målet genom att använda Gaussian process regression.
Transfer Learning Based Visual Tracking with Gaussian Processes Regression
{'venue': 'ECCV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}