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【24h】

Visual tracking via perceptual image hash from a mobile robot

机译：通过来自移动机器人的感知图像哈希进行视觉跟踪

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Visual tracking is a typical issue for a mobile robot. In this paper, we propose a robust tracking algorithm which exploits perceptual image hash vector based on Discrete Cosine Transform (DCT) perceptual image hashing algorithms. We use perceptual hash vector of the target object and perceptual hash vectors surrounding the target object in a scene. The learned perceptual hash vectors are used to determine the similarity of all searching regions to update for the next frame. Tracking in the next frame is formulated by computing a hamming distance as a problem that integrates the searching local context information. And the best object location can be estimated by minimizing the hamming distance. Our proposed algorithm is robust to appearance variations introduced by illumination changes, scale and pose variations.
机译：视觉跟踪是移动机器人的典型问题。在本文中，我们提出了一种基于离散余弦变换（DCT）感知图像哈希算法的，利用感知图像哈希向量的鲁棒跟踪算法。我们使用目标对象的感知哈希向量和场景中目标对象周围的感知哈希向量。所学习的感知哈希向量用于确定所有搜索区域的相似性以针对下一帧进行更新。通过将汉明距离计算为整合搜索局部上下文信息的问题，来表示下一帧中的跟踪。可以通过最小化汉明距离来估计最佳对象位置。我们提出的算法对于由光照变化，比例和姿势变化引起的外观变化具有鲁棒性。

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