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Robust Visual Correlation Tracking

机译：强大的视觉关联跟踪

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摘要

Recent years have seen greater interests in the tracking-by-detection methods in the visual object tracking, because of their excellent tracking performance. But most existing methods fix the scale which makes the trackers unreliable to handle large scale variations in complex scenes. In this paper, we decompose the tracking into target translation and scale prediction. We adopt a scale estimation approach based on the tracking-by-detection framework, develop a new model update scheme, and present a robust correlation tracking algorithm with discriminative correlation filters. The approach works by learning the translation and scale correlation filters. We obtain the target translation and scale by finding the maximum output response of the learned correlation filters and then online update the target models. Extensive experiments results on 12 challenging benchmark sequences show that the proposed tracking approach reduces the average center location error (CLE) by 6.8 pixels, significantly improves the performance by 17.5% in the average success rate (SR) and by 5.4% in the average distance precision (DP) compared to the second best one of the other five excellent existing tracking algorithms, and is robust to appearance variations introduced by scale variations, pose variations, illumination changes, partial occlusion, fast motion, rotation, and background clutter.
机译：近年来，由于其出色的跟踪性能，对视觉对象跟踪中的按检测跟踪方法越来越感兴趣。但是大多数现有方法都可以固定比例尺，这使得跟踪器在处理复杂场景中时不可靠。在本文中，我们将跟踪分解为目标翻译和规模预测。我们采用基于检测跟踪框架的尺度估计方法，开发了一种新的模型更新方案，并提出了具有判别相关滤波器的鲁棒相关跟踪算法。该方法通过学习转换和比例相关过滤器而起作用。我们通过找到学习的相关滤波器的最大输出响应来获得目标转换和缩放，然后在线更新目标模型。在12个具有挑战性的基准序列上进行的大量实验结果表明，所提出的跟踪方法将平均中心位置误差（CLE）减少了6.8个像素，将平均成功率（SR）和平均距离的性能分别提高了17.5％和5.4％与其他五种出色的现有跟踪算法中的第二佳相比，它具有更高的精确度（DP），并且对于由比例尺变化，姿势变化，光照变化，局部遮挡，快速运动，旋转和背景混乱引起的外观变化具有鲁棒性。

著录项

  • 来源
    《Mathematical Problems in Engineering》 |2015年第18期|238971.1-238971.13|共13页
  • 作者

    Zhang Lei; Wang Yanjie; Sun Honghai; Yao Zhijun; He Shuwen;

  • 作者单位

    Univ Chinese Acad Sci, Beijing 100049, Peoples R China.;

    Chinese Acad Sci, Changchun Inst Opt Fine Mech & Phys, Changchun 130033, Peoples R China.;

    Chinese Acad Sci, Changchun Inst Opt Fine Mech & Phys, Changchun 130033, Peoples R China.;

    Chinese Acad Sci, Changchun Inst Opt Fine Mech & Phys, Changchun 130033, Peoples R China.;

    North Automat Control Technol Res Inst, Taiyuan 030006, Peoples R China.;

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