目标跟踪（三）：Multiscale salient region-based visual tracking

最新推荐文章于 2024-09-13 14:33:56 发布
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本文提出一种基于多尺度显著区域的视觉跟踪方法，通过生成过完备的局部图像块集合来描述跟踪目标，并从中选择稳定可靠的图像块作为显著区域进行跟踪，相比传统方法更为鲁棒且速度快。

       论文： Multiscale salient region-based visual tracking .

核心点

       传统region-based方法中存在多尺度以及region提取的稳定可靠性不强的缺点。本文主要思路：生成一个过完备的局部图像块集合（包含了不同位置不同大小的图像块）来描述目标，并在局部和全局特征空间选择目标中稳定、有判别力的和可依赖的图像块作为显著区域。根据这些显著区域来实现跟踪。

其他

1：相对传统的region-based方法要更加鲁棒，速度也达到了24FPS。
2：文中涉及到的跟踪过程中外观变化服从高斯分布，以此计算patches的重要性，可阅读论文中给出的对应文献了解更多。
3：一个目标使用的是一个矩形框box，但是每个box里面也包含有非object的背景，这是本文的出发点之一，能否使用更有效快速的方式利用这一点提高跟踪效果也是一个思考的点。
4：如何挑选显著性patches、如何跟踪以及如何更新模型等细节可看论文。

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