تتبع التمثيلات الشمولية للأجسام

التطورات الحديثة في تتبع الصور تعتمد على مستخلصات الميزات السيامية وتطابق القوالب. بالنسبة لهذه الفئة من متعقبات الصور، تركز أحدث الأبحاث على تحسين تمثيلات الميزات ومقاييس التشابه. في هذا العمل، نركز على بناء تمثيلات شاملة للأجسام لتتبعها. نقترح إطارًا مصممًا ليُستخدم فوق المتعقبات السابقة دون الحاجة إلى تدريب إضافي للشبكة السيامية. يستفيد الإطار من فكرة الحصول على قوالب إضافية للأجسام أثناء عملية التتبع. نظرًا لكون عدد القوالب المخزنة محدودًا، يحتفظ طريقة بحثنا بالقالب الأكثر تنوعًا فقط. نحقق هذا من خلال تقديم مقاييس تنوع جديدة في مجال الميزات السيامية. يحتوي التمثيل المحصل عليه على معلومات تتجاوز موقع الجسم الحقيقي المعطى للنظام. ثم يكون مفيدًا ليس فقط للتتبع نفسه ولكن أيضًا للمهام الأخرى التي تتطلب فهمًا بصريًّا للأجسام. تشير النتائج التجريبية القوية على مقاييس تتبع الصور إلى أن طريقة بحثنا يمكن أن تحسن أداء ومتانة المتعقبات الأساسية مع الحد الأدنى من تخفيض سرعتها. بالإضافة إلى ذلك، يمكن لطريقة بحثنا تحقيق نتائج حالية تعادل أفضل ما هو موجود في المجال، بينما تستخدم هندسة شبكة أبسط وأقدم وتُشغل بمعدل ثلاثة أضعاف السرعة (state-of-the-art).