Adaptive Randomized Ensemble Tracking Using Appearance Variation and Occlusion Estimation
المؤلفون المشاركون
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2016، العدد 2016 (31 ديسمبر/كانون الأول 2016)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2016-01-28
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Tracking-by-detection methods have been widely studied with promising results.
These methods usually train a classifier or a pool of classifiers in an online manner and use previous tracking results to generate a new training set for object appearance and update the current model to predict the object location in subsequent frames.
However, the updating process may easily cause drifting in terms of appearance variation and occlusion.
The previous methods for updating the classifier(s) decided whether or not to update the classifier(s) by a fixed learning rate parameter in all scenarios.
The learning rate parameter has a great influence on the tracker’s performance and should be dynamically adjusted according to the change of scene during tracking.
In this paper, we propose a novel method to model the time-varying appearance of an object that takes appearance variation and occlusion of local patches into consideration.
In contrast with the existing methods, the learning rate for updating classifier ensembles adaptively is adjusted by estimating the appearance variation with sparse optical flow and the possible occlusion of the object between consecutive frames.
Experiments and evaluations on some challenging video sequences have been done and the results demonstrate that the proposed method is more robust against appearance variation and occlusion than those state-of-the-art approaches.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Li, Weisheng& Lin, Yanjun. 2016. Adaptive Randomized Ensemble Tracking Using Appearance Variation and Occlusion Estimation. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2016, no. 2016, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1111815
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Li, Weisheng& Lin, Yanjun. Adaptive Randomized Ensemble Tracking Using Appearance Variation and Occlusion Estimation. Mathematical Problems in Engineering No. 2016 (2016), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1111815
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Li, Weisheng& Lin, Yanjun. Adaptive Randomized Ensemble Tracking Using Appearance Variation and Occlusion Estimation. Mathematical Problems in Engineering. 2016. Vol. 2016, no. 2016, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1111815
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1111815
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر