視覚追跡のための文脈情報と組合せたスパース表現【Powered by NICT】

Feng Ping; Xu Chunyan; Zhao Zhiqiang; Liu Fang; Yuan Caihong; Wang Tianjiang; Duan Kui

文献

J-GLOBAL ID：201702235464885881 整理番号：17A0406543

視覚追跡のための文脈情報と組合せたスパース表現【Powered by NICT】

Sparse representation combined with context information for visual tracking

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資料名：
巻： 225 ページ： 92-102 発行年： 2017年
JST資料番号： W0360A ISSN： 0925-2312 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：オランダ (NLD) 言語：英語 (EN)

視覚追跡では,その主要な問題は,連続フレーム中の標的である可能性が最も高いことを候補を見出すことであるので,これを評価するために適切な機構を設計することが重要である。本論文では,新しいスパース表現に基づく視覚追跡アルゴリズム,オブジェクトトラッキングの時間的および空間的文脈情報を単一フレームワークに統合し,を提案した。より詳しくいえば,ここでは,ターゲットの間の類似性とその候補,異なる重みを持つターゲットの外見の変動の三つの側面を融合することにより獲得されるを計算した。第1部では,現行フレームにおける最初のフレームと候補者における標的の間の類似性を測定するためのパッチベーススパース表現を適用した。過去フレームにおける追跡結果は標的の最新変動情報を提供するので,第二部で類似性スコアを得るために画像品質評価法,空間コンテキスト情報も利用した。標的出現はビデオ系列に沿って急激な変化に悩まされている可能性があるので,上記の二つの部分のみを使うという点追跡は深刻なドリフト問題に悩まされていると誤った追跡結果が起きるのも容易である。この問題を容易にするために,以前のトラッキング結果に応じて適応的に歴史標的テンプレートの群を生成する,各候補間の類似性を計算することにより時間的文脈情報を利用し,最大値は第三部で使用されるであろう。最後に,これらの部分類似性スコアを計算し,現フレームにおける新しい標的としての最高スコアを有する者候補を取ることを組み合わせた。十二の挑戦的なビデオ列の上で包括的な実験により,このアルゴリズムが最先端レベルトラッカーと比肩可能な性能を達成できることを示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

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