論文の概要: Towards Real-Time Visual Tracking with Graded Color-names Features
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.08701v1
- Date: Fri, 17 Jun 2022 11:38:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-06-20 22:07:17.345076
- Title: Towards Real-Time Visual Tracking with Graded Color-names Features
- Title(参考訳): 色名機能付きリアルタイムビジュアルトラッキングの実現に向けて
- Authors: Lin Li, Guoli Wang, Xuemei Guo,
- Abstract要約: MeanShiftアルゴリズムは、その単純さと効率性から、タスクのトラッキングに広く利用されている。
従来のMeanShiftアルゴリズムでは、ターゲットの初期領域をラベル付けする必要があるため、アルゴリズムの適用性が低下する。
我々は,背景モデルと色名の階調特徴を組み合わせた追跡手法をMeanShiftフレームワークで開発する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 10.475679500780574
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: MeanShift algorithm has been widely used in tracking tasks because of its
simplicity and efficiency. However, the traditional MeanShift algorithm needs
to label the initial region of the target, which reduces the applicability of
the algorithm. Furthermore, it is only applicable to the scene with a large
overlap rate between the target area and the candidate area. Therefore, when
the target speed is fast, the target scale change, shape deformation or the
target occlusion occurs, the tracking performance will be deteriorated. In this
paper, we address the challenges above-mentioned by developing a tracking
method that combines the background models and the graded features of
color-names under the MeanShift framework. This method significantly improve
performance in the above scenarios. In addition, it facilitates the balance
between detection accuracy and detection speed. Experimental results
demonstrate the validation of the proposed method.
- Abstract(参考訳): meanshiftアルゴリズムは、シンプルさと効率性から、タスク追跡に広く使われている。
しかし、従来のMeanShiftアルゴリズムはターゲットの初期領域をラベル付けする必要があるため、アルゴリズムの適用性が低下する。
さらに、ターゲット領域と候補領域との重複率が大きいシーンにのみ適用可能である。
したがって、目標速度が速ければ、目標スケールの変化、形状変形、または目標閉塞が発生すると、追跡性能が低下する。
本稿では,MeanShift フレームワークの下で,背景モデルと色名のグレード化機能を組み合わせたトラッキング手法を開発することにより,上記の課題に対処する。
この方法は上記のシナリオのパフォーマンスを大幅に改善する。
さらに、検出精度と検出速度のバランスを容易にする。
実験の結果,提案手法の有効性が示された。
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