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Real-Time Sparse Visual Tracking Using Circulant Reverse Lasso Model 순환 역 올가미 모델을 사용한 실시간 희소 시각적 추적

Chenggang GUO, Dongyi CHEN, Zhiqi HUANG

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정오표[1,2019년 XNUMX월 XNUMX일 업로드]

요약 :

희소 표현이 시각적 추적에 성공적으로 적용되었습니다. 희소 추적의 최근 진전은 주로 입자 필터 프레임워크 내에서 이루어졌습니다. 그러나 대부분의 희소 추적기는 제한된 샘플 공간에서 각 입자에 대한 복잡한 특징 표현을 추출해야 하므로 계산 비용이 많이 들고 추적 성능이 떨어집니다. 위의 문제를 해결하기 위해 순환 역 올가미 모델을 기반으로 하는 새로운 희소 추적 방법을 제안합니다. 순환 행렬의 속성을 활용하여 조밀하게 샘플링된 대상 후보는 기본 특징 설명자를 주기적으로 이동하여 암시적으로 생성된 다음 강력한 모양 템플릿을 인코딩하기 위해 사전으로 역 희소 재구성 모델에 포함됩니다. 역 희소 모델을 해결하기 위해 승산기의 교번 방향 방법을 사용하고 주파수 영역에서 최적화 프로세스를 효율적으로 해결할 수 있으므로 제안된 추적기가 실시간으로 실행될 수 있습니다. 계산된 희소 계수 맵은 템플릿과 원형 이동 샘플 간의 유사성 점수를 나타냅니다. 따라서 피크 계수의 좌표에 따라 목표 위치를 직접 예측할 수 있습니다. 규모 인식 템플릿 업데이트 전략은 모양 변형과 규모 ​​변화를 모두 고려하기 위해 학습하는 상관 필터 템플릿과 결합됩니다. 두 가지 까다로운 추적 벤치마크에 대한 정량적 및 정성적 평가는 모두 제안된 알고리즘이 여러 최첨단 희소 표현 기반 추적 방법에 대해 유리한 성능을 발휘함을 보여줍니다.

발행
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E102-D No.1 pp.175-184
발행일
2019/01/01
공개일
2018/10/09
온라인 ISSN
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.2018EDP7248
원고의 종류
PAPER
범주
이미지 인식, 컴퓨터 비전

작성자

Chenggang GUO
  University of Electronic Science and Technology of China
Dongyi CHEN
  University of Electronic Science and Technology of China
Zhiqi HUANG
  University of Electronic Science and Technology of China

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