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首页> 外文会议>SPIE Conference on Multispectral Image Processing and Pattern Recognition >Discussion among Different Methods of Updating Model Filter in Object Tracking
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Discussion among Different Methods of Updating Model Filter in Object Tracking

机译：在对象跟踪中更新模型过滤器的不同方法的讨论

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Discriminative correlation filters (DCF) have recently shown excellent performance in visual object tracking area. In this paper we summarize the methods of updating model filter from discriminative correlation filter (DCF) based tracking algorithms and analyzes similarities and differences among these methods. We deduce the relationship among updating coefficient in high dimension (kernel trick), updating filter in frequency domain and updating filter in spatial domain, and analyze the difference among these different ways. We also analyze the difference between the updating filter directly and updating filter's numerator (object response power) with updating filter's denominator (filter's power). The experiments about comparing different updating methods and visualizing the template filters are used to prove our derivation.
机译：最近在Visual Object跟踪区域中最近显示出优异的性能辨别性相关滤波器（DCF）。在本文中，我们总结了基于基于判别相关滤波器（DCF）跟踪算法的更新模型滤波器的方法，并分析了这些方法之间的相似性和差异。我们在高维（内核技巧）中更新系数之间的关系，更新频域中的滤波器和空间域中的滤波器，并分析这些不同方式的差异。我们还直接分析更新过滤器之间的差异，并更新过滤器的分子（对象响应电源），并使用更新过滤器的分母（过滤器的电源）。关于比较不同更新方法和可视化模板过滤器的实验用于证明我们的推导。

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