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Auto-correct-integrated trackers with and without memory of first frames
International Journal of Intelligent Robotics and Applications Pub Date : 2020-06-02 , DOI: 10.1007/s41315-020-00137-0
Ali Sekhavati , Najmeh Eghbal

Visual short-term tracking in a long sequence of images with a lot of pose variations, target deformations and different types of occlusion is one of the harshest tasks in image processing. Overcoming such challenges can be performed in a superior way by combining different trackers. In this paper, we propose a method that combines different algorithms for tracking the given target. The algorithms are KCF (Henriques et al. in IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell 37(3):583–596, 2014), MIL (Babenko et al. in Visual tracking with online multiple instance learning. In: 2009 IEEE conference on computer vision and pattern recognition. IEEE, 2009), CSR-DCF (Lukezic et al. in Discriminative correlation filter with channel and spatial reliability. In: Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition, 2017) and MOSSE (Bolme et al. in Visual object tracking using adaptive correlation filters. In: 2010 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. IEEE, 2010) trackers. In this method, these algorithms can continuously correct each other’s faults. They also implicitly search for the target even when they are tracking it, to make sure the object they are tracking is the real target. Thus, they outperform many of the state-of-the-art trackers as well as their components when they work independently. In this paper, we examine three trackers which we made in such way. Two of these trackers run at speeds close to real-time on a CPU and so we compare them with some famous wide-spread tracking algorithms both in terms of accuracy and speed.

中文翻译:

自动校正集成的跟踪器,带有或不带有第一帧存储

在具有大量姿势变化,目标变形和不同类型的遮挡的长图像序列中,视觉短期跟踪是图像处理中最艰巨的任务之一。通过组合不同的跟踪器,可以以一种更好的方式来克服这些挑战。在本文中,我们提出了一种结合不同算法来跟踪给定目标的方法。算法包括KCF(Henriques等人,在IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell 37(3):583–596,2014年),MIL(Babenko等人,在具有在线多实例学习的视觉跟踪中。):2009 IEEE计算机会议视觉和模式识别(IEEE,2009年),CSR-DCF(Lukezic等人,《具有通道和空间可靠性的判别相关滤波器》,摘自:IEEE计算机视觉和模式识别会议论文集,2017年)和MOSSE(Bolme等人) 。在视觉对象跟踪中使用自适应相关过滤器。在:2010 IEEE计算机协会计算机视觉和模式识别会议上。IEEE,2010年)。在这种方法中,这些算法可以连续纠正彼此的故障。即使在跟踪目标时,它们也会隐式搜索目标,以确保跟踪的对象是真实目标。因此,当它们独立工作时,它们的性能优于许多最新的跟踪器及其组件。在本文中,我们检查了以这种方式制作的三个跟踪器。这些跟踪器中有两个在CPU上以接近实时的速度运行,因此我们将它们与一些著名的广泛跟踪算法在准确性和速度方面进行了比较。2010 IEEE计算机协会计算机视觉和模式识别会议。IEEE,2010年)。在这种方法中,这些算法可以连续纠正彼此的故障。即使在跟踪目标时,它们也会隐式搜索目标,以确保跟踪的对象是真实目标。因此,当它们独立工作时,它们的性能优于许多最新的跟踪器及其组件。在本文中,我们检查了以这种方式制作的三个跟踪器。这些跟踪器中有两个在CPU上以接近实时的速度运行,因此我们将它们与一些著名的广泛跟踪算法在准确性和速度方面进行了比较。2010 IEEE计算机协会计算机视觉和模式识别会议。IEEE,2010年)。在这种方法中,这些算法可以连续纠正彼此的故障。即使在跟踪目标时,它们也会隐式搜索目标,以确保跟踪的对象是真实目标。因此,当它们独立工作时,它们的性能优于许多最新的跟踪器及其组件。在本文中,我们检查了以这种方式制作的三个跟踪器。这些跟踪器中有两个在CPU上以接近实时的速度运行,因此我们将它们与一些著名的广泛跟踪算法在准确性和速度方面进行了比较。即使在跟踪目标时,它们也会隐式搜索目标,以确保跟踪的对象是真实目标。因此,当它们独立工作时,它们的性能优于许多最新的跟踪器及其组件。在本文中,我们检查了以这种方式制作的三个跟踪器。这些跟踪器中有两个在CPU上以接近实时的速度运行,因此我们将它们与一些著名的广泛跟踪算法在准确性和速度方面进行了比较。即使在跟踪目标时,它们也会隐式搜索目标,以确保跟踪的对象是真实目标。因此,当它们独立工作时,它们的性能优于许多最新的跟踪器及其组件。在本文中,我们检查了以这种方式制作的三个跟踪器。这些跟踪器中有两个在CPU上以接近实时的速度运行,因此我们将它们与一些著名的广泛跟踪算法在准确性和速度方面进行了比较。
更新日期:2020-06-02
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