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【24h】

Affine hull based target representation for visual tracking

机译：基于仿射外壳的目标表示，用于视觉跟踪

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Handling appearance variations is a challenging issue in visual tracking. Existing appearance models are usually built upon a linear combination of templates. With such kind of representation, accurate visual tracking is not desirable when heavy appearance variations are in presence. Under the framework of particle filtering, we propose a novel target representation for tracking. Namely, the target candidates are represented by affine combinations of a template set, which leads to better capability in describing unseen target appearances. Additionally, in order to adapt this representation to dynamic contexts across a video sequence, a novel template update scheme is presented. Different from conventional approaches, the scheme considers both the importance of one template to a target candidate in the current frame and the recentness of the template that is kept in the template set. Comprehensive experiments show that the proposed algorithm achieves superior performances in comparison with state-of-the-art works. (C) 2015 Elsevier Inc. All rights reserved.
机译：在视觉跟踪中，处理外观变化是一个具有挑战性的问题。现有的外观模型通常基于模板的线性组合。对于这种表示，当存在严重的外观变化时，精确的视觉跟踪是不希望的。在粒子滤波的框架下，我们提出了一种新颖的跟踪目标表示。即，目标候选由模板集的仿射组合表示，这导致描述看不见的目标外观的更好的能力。另外，为了使这种表示适应视频序列中的动态上下文，提出了一种新颖的模板更新方案。与常规方法不同，该方案既考虑了一个模板对当前帧中目标候选者的重要性，又考虑了保留在模板集中的模板的最新性。综合实验表明，与最新技术相比，该算法具有更好的性能。 （C）2015 Elsevier Inc.保留所有权利。

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