论文笔记之Understanding and Diagnosing Visual Tracking Systems

Understanding and Diagnosing Visual Tracking Systems

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　　本文的主要思想是为了剖析出一个跟踪算法中到底哪个部分对最终的结果影响最大，进而让我们在改进跟踪算法时更有目的性，更有轻重点。本文一作王乃岩博士在目标跟踪也是很有名气的，值得关注的大牛。
　　 回归本文，作者把目标跟踪分为五大部分，分别为motion model，feature extractor，observation model，model updater and ensemble post-processor。在研究这五个部分对最后跟踪结果的影响时，采用了控制变量法，也即控制其它四个不变，就改变我们要研究的这个变量。
　　 首先，motion model就是用来选取我们所说的一个个候选框的模型，这里作者用了粒子滤波，sliding window和Radius Sliding Window三个模型作比较。
　　 feature extractor就是我们熟悉的特征提取器了，比如:HOG特征，CN特征等。这里作者也选取了五个进行比较。如下图：