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首页> 外文会议>IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing;ICASSP >Eigen-profiles of spatio-temporal fragments for adaptive region-based tracking
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Eigen-profiles of spatio-temporal fragments for adaptive region-based tracking

机译：时空片段的特征图谱用于基于区域的自适应跟踪

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We propose a novel space-time descriptor for region-based tracking which is very concise and efficient. The regions represented by covariance matrices within a temporal fragment, are used to estimate this space-time descriptor which we call the Eigenprofiles(EP). EP so obtained is used in estimating the Covariance Matrix of features over spatio-temporal fragments. The Second Order Statistics of spatio-temporal fragments form our target model which can be adapted for variations across the video. The model being concise also allows the use of multiple spatially overlapping fragments to represent the target. We demonstrate good tracking results on very challenging datasets, shot under insufficient illumination conditions.
机译：我们提出了一种新颖的时空描述符，用于基于区域的跟踪，该描述符非常简洁有效。由时间片段内的协方差矩阵表示的区域用于估计该时空描述符，我们称其为特征谱（EP）。如此获得的EP用于估计时空片段上特征的协方差矩阵。时空片段的二阶统计量构成了我们的目标模型，可以针对视频中的变化进行调整。简洁的模型还允许使用多个空间重叠的片段来表示目标。我们在非常有挑战性的数据集上展示了良好的跟踪结果，这些数据集是在光照条件不足的情况下拍摄的。

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