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Mutual information for enhanced feature selection in visual tracking

机译:相互信息以增强视觉跟踪中的功能选择

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摘要

In this paper we investigate the problem of fusing a set of features for a discriminative visual tracking algorithm, where good features are those that best discriminate an object from the local background. Using a principled Mutual Information approach, we introduce a novel online feature selection algorithm that preserves discriminative features while reducing redundant information. Applying this algorithm to a discriminative visual tracking system, we experimentally demonstrate improved tracking performance on standard data sets.
机译:在本文中,我们研究了为识别性视觉跟踪算法融合一组特征的问题,其中良好的特征是那些可以最好地将对象与局部背景区分开的特征。使用原则上的互信息方法,我们引入了一种新颖的在线特征选择算法,该算法在保留区分性特征的同时减少了冗余信息。将此算法应用于判别式视觉跟踪系统,我们通过实验证明了对标准数据集的改进的跟踪性能。

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