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【24h】

Non-rigid visual object tracking using user-defined marker and Gaussian kernel

机译：使用用户定义的标记和高斯内核进行非刚性视觉对象跟踪

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A novel non-rigid object tracking based on interactive user-define marker and superpixel Gaussian kernel is proposed in this paper. In the initialization stage, instead of using the traditional bounding box to locate the targeted object, we have employed an interactive segmentation with user-defined marker to segment the object accurately in the first frame of the input video to avoid the background influence in the traditional bounding box. During the tracking stage, by using a Gaussian kernel as movement constraint, each superpixel is tracked independently to locate the object in the next frame. Experimental results show that the proposed method compared to state of the art methods can achieve better robustness and accuracy for various challenging video clips.
机译：提出了一种基于交互式用户定义标记和超像素高斯核的非刚性目标跟踪方法。在初始化阶段，我们没有使用传统的边界框来定位目标对象，而是采用了带有用户定义标记的交互式分割，以在输入视频的第一帧中准确分割对象，从而避免了传统背景的影响边界框。在跟踪阶段，通过使用高斯核作为运动约束，可以独立跟踪每个超像素，以在下一帧中定位对象。实验结果表明，与各种现有技术方法相比，该方法可以针对各种具有挑战性的视频剪辑实现更好的鲁棒性和准确性。

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