2ヶ月前

判別相関フィルタとチャネルおよび空間信頼性

Alan Lukežič; Tomáš Vojíř; Luka Čehovin; Jiří Matas; Matej Kristan
判別相関フィルタとチャネルおよび空間信頼性
要約

短期追跡は未解決かつ挑戦的な問題であり、差分相関フィルタ(DCF)が優れた性能を示しています。本研究では、DCF追跡にチャネル信頼性と空間信頼性の概念を導入し、これらの概念を効率的に且つシームレスにフィルタ更新および追跡プロセスに統合する新しい学習アルゴリズムを提案します。空間信頼性マップは、追跡に適した物体の部分に対応するフィルタサポートを調整します。これにより、探索範囲を拡大するとともに、非矩形物体の追跡精度が向上します。信頼性スコアは学習されたフィルタのチャネルごとの品質を反映し、位置特定における特徴量の重み付け係数として使用されます。実験結果では、単純な標準的な特徴量であるHoGs(Histograms of Oriented Gradients)とColornamesのみを使用して、新規のCSR-DCF手法 -- チャネルおよび空間信頼性を持つDCF -- はVOT 2016、VOT 2015およびOTB100で最先端の結果を達成しました。CSR-DCFはCPU上でリアルタイムで動作します。

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