【摘 要】
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视觉对象跟踪一直是一个有趣的计算机视觉问题,有许多现实世界的应用。根据定义,它是识别,定位和定义一个或多个移动的,可能可变形的物体或一个或多个相机的每个框架中的物体
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视觉对象跟踪一直是一个有趣的计算机视觉问题,有许多现实世界的应用。根据定义,它是识别,定位和定义一个或多个移动的,可能可变形的物体或一个或多个相机的每个框架中的物体的一部分的动态配置的过程。他们只需要在初始帧上创建一小组训练样本来创建外观模型。尽管如此,一些其他现有的鉴别相关滤波器从特征提取中清楚地学习滤波器,并且通过具有经验权重的移动平均运算来更新这些滤波器。这些DCF追踪器几乎从端到端培训中获益。视觉对象跟踪的主要困难在于如何利用极其有限的训练数据来开发一个能够适应包括尺度变化,背景杂波,局部遮挡和运动模糊等各种挑战的外观模型。因此,该项目试图通过这种方法,通过目前最高精确的生成模型,基于MDNet的跟踪检测和基于相关性的CREST来阐明这些问题,然后研究卷积网络深度对其影响在大规模图像识别设置中的精度。在这个阶段,在标准基准OTB-2013,OTB-2015和VOT2016[2]上的实验结果显示两个跟踪器的速度,精度和鲁棒性都有所提高。
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