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【24h】

Visual Tracking Using Superpixel-Based Appearance Model

机译：基于Superpixel的外观模型的视觉跟踪

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In this work, we propose a tracking algorithm that robustly handles complex variations in target appearance, scale, occlusion, and background. In particular, the algorithm exploits a novel superpixelbased appearance model for visual tracking. From the initial tracking window, we extract superpixels and compute their histogram features. In subsequent frames, we search for the region that maximizes the similarity of the superpixel features. Our algorithm detects target occlusion and updates the appearance model accordingly. As well, the model is updated to handle large-scale variations. We present experimental results on several publicly available challenging sequences. Qualitative and quantitative evaluation of our tracking algorithm show improved performance over state-of-the-art trackers.
机译：在这项工作中，我们提出了一种跟踪算法，其鲁棒地处理目标外观，尺度，遮挡和背景的复杂变化。特别是，该算法利用新型SuperPixel基于外观模型进行视觉跟踪。从初始跟踪窗口中，我们提取SuperPixels并计算其直方图功能。在随后的帧中，我们搜索最大化Superpixel功能的相似性的区域。我们的算法检测目标遮挡并相应地更新外观模型。同样，该模型被更新以处理大规模变化。我们对几个公开的具有挑战性的序列提出了实验结果。我们的跟踪算法的定性和定量评估显示出在最先进的跟踪器上的性能。

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