顕著性リファイナと適応更新による視覚物体追跡

ZHANG Wei; ZHANG Wei; KANG Baosheng; ZHANG Shunli; GAO Mei

文献

J-GLOBAL ID：201802211578069124 整理番号：18A1669692

顕著性リファイナと適応更新による視覚物体追跡

VISUAL OBJECT TRACKING WITH SALIENCY REFINER AND ADAPTIVE UPDATING

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資料名：
巻： 14 号： 5 ページ： 1855-1875 発行年： 2018年10月
JST資料番号： F1199A ISSN： 1349-4198 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：日本 (JPN) 言語：英語 (EN)

本論文において,著者らは顕著性リファイナと適応更新による新規相関追跡方式を提案した。モデルドリフト問題を解決するために,事前情報としての視覚的顕著性をカーネル化相関フィルタ(KCF)フレームワークに統合し,低い追跡信頼性のケースにおける小さい不正確さを修正することとした。一方,スケール変動を推定するために別のスケールフィルタを利用した。さらに,単純ではあるが効果的なオクルージョン識別因子を相関応答変化に基づいて設計し,連続フレーム間のターゲット出現の変化も考慮した。これら両方を学習速度を適応的に調整するためにモデル更新手順に導入して,最も信頼できる目標外観を維持するだけでなく,オクルージョン問題を扱うことを助けることができた。最近の追跡ベンチマークOTB-2015について広範な実験を行い,提案した手法の有効性を検証した。実験結果は,提案した手法が12の最先端トラッカーよりも優れた性能をもたらし,平均速度42フレーム(FPS)で動作することを実証した。(翻訳著者抄録)

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図形・画像処理一般

引用文献 (32件)：

S. Hare, S. Golodetz, A. Saffari, V. Vineet, M. M. Cheng et al., Struck: Structured output tracking with kernels, IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell., vol.38, no.10, pp.2096-2109, 2016.
B. Babenko, M. Yang and S. Belongie, Robust object tracking with online multiple instance learning, IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell., vol.33, no.8, pp.1619-1632, 2011.
H. Grabner, M. Grabner and H. Bischof, Real-time tracking via on-line boosting, Proc. of British Machine Vision Conference, Edinburgh, UK, pp.47-56, 2006.
D. S. Bolme, J. R. Beveridge, A. B. Draper et al., Visual object tracking using adaptive correlation filters, Proc. of IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, San Francisco, CA, USA, pp.2544-2550, 2010.
J. F. Henriques, R. Caseiro, P. Martins et al., Exploiting the circulant structure of tracking-by-detection with kernels, Lecture Notes in Computer Science, European Conference on Computer Vision, Firenze, Italy, vol.7575, pp.702-715, 2012.

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