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Robust visual tracking via discriminative appearance model based on sparse coding

机译：通过基于稀疏编码的判别外观模型进行鲁棒的视觉跟踪

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摘要

In this paper, we formulate visual tracking as a binary classification problem using a discriminative appearance model. To enhance the discriminative strength of the classifier in separating the object from the background, an over-complete dictionary containing structure information of both object and background is constructed which is used to encode the local patches inside the object region with sparsity constraint. These local sparse codes are then aggregated for object representation, and a classifier is learned to discriminate the target from the background. The candidate sample with largest classification score is considered as the tracking result. Different from recent sparsity-based tracking approaches that update the dictionary using a holistic template, we introduce a selective update strategy based on local image patches which alleviates the visual drift problem, especially when severe occlusion occurs. Experiments on challenging video sequences demonstrate that the proposed tracking algorithm performs favorably against several state-of-the-art methods.
机译：在本文中，我们使用判别外观模型将视觉跟踪公式化为二进制分类问题。为了增强分类器区分对象与背景的判别力，构建了一个包含对象和背景结构信息的不完整字典，该字典用于对具有稀疏约束的对象区域内的局部斑块进行编码。然后将这些局部稀疏代码聚合起来以表示对象，并学习分类器以将目标与背景区分开。具有最大分类得分的候选样本被视为跟踪结果。与最近使用整体模板更新字典的基于稀疏性的跟踪方法不同，我们引入了基于局部图像补丁的选择性更新策略，该策略可缓解视觉漂移问题，尤其是在发生严重遮挡时。在具有挑战性的视频序列上进行的实验表明，所提出的跟踪算法相对于几种最新方法具有良好的性能。

著录项

  • 来源
    《Multimedia Systems》 |2017年第1期|75-84|共10页
  • 作者

    Zhao Hainan; Wang Xuan;

  • 作者单位

    Harbin Inst Technol, Shenzhen Grad Sch, Comp Applicat Res Ctr, Shenzhen, Peoples R China|Shenzhen Appl Technol Engn Lab Internet Multimedi, Shenzhen, Peoples R China|Publ Serv Platform Mobile Internet Applicat Secur, Shenzhen, Peoples R China;

    Harbin Inst Technol, Shenzhen Grad Sch, Comp Applicat Res Ctr, Shenzhen, Peoples R China|Shenzhen Appl Technol Engn Lab Internet Multimedi, Shenzhen, Peoples R China|Publ Serv Platform Mobile Internet Applicat Secur, Shenzhen, Peoples R China;

  • 收录信息 美国《科学引文索引》(SCI);美国《工程索引》(EI);
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
  • 关键词

    Visual tracking; Local sparse representation; Discriminative appearance model; Template update;

    机译：视觉跟踪;局部稀疏表示;区别外观模型;模板更新;

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