A funcionalidade de pesquisa está em construção.
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Spatial-Temporal Regularized Correlation Filter with Precise State Estimation for Visual Tracking Filtro de correlação regularizado espaço-temporal com estimativa precisa de estado para rastreamento visual

Zhaoqian TANG, Kaoru ARAKAWA

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Resumo:

Recentemente, o desempenho dos rastreadores do filtro de correlação discriminativa (CF) está cada vez melhor no rastreamento visual. Neste artigo, propomos regularização espaço-temporal com estimativa precisa de estado baseada em filtro de correlação discriminativa (STPSE) para obter um desempenho de rastreamento mais significativo. Primeiro, consideramos a mudança contínua do estado do objeto, utilizando as informações dos dois filtros anteriores para treinar o modelo de filtro de correlação. Aqui, treinamos o modelo de filtro de correlação com os recursos artesanais. Em segundo lugar, introduzimos o controle de atualização no qual a energia média do pico à correlação (APCE) e a distância entre as localizações dos objetos obtidas por recursos HOG e recursos artesanais são utilizados para detectar anormalidades no estado ao redor do objeto. APCE e a distância indicam a confiabilidade da resposta do filtro, portanto caso seja detectada anormalidade, o método proposto não atualiza a escala e a localização do objeto estimada pela resposta do filtro. No experimento, nosso rastreador (STPSE) atinge desempenho significativo e em tempo real apenas com CPU para a desafiadora sequência de benchmark (OTB2013, OTB2015 e TC128).

Publicação
IEICE TRANSACTIONS on Fundamentals Vol.E105-A No.6 pp.914-922
Data de publicação
2022/06/01
Publicitada
2021/12/15
ISSN online
1745-1337
DOI
10.1587/transfun.2021EAP1087
Tipo de Manuscrito
PAPER
Categoria
Processamento de Sinal Digital

autores

Zhaoqian TANG
  Meiji University
Kaoru ARAKAWA
  Meiji University

Palavra-chave