面向小目标跟踪的聚合签名
计算机视觉与模式识别
2019-10-25 v1
摘要
小目标跟踪已成为一项日益重要的任务,但在计算机视觉中却很大程度上未被探索。巨大挑战源于以下事实:1)小目标表现出极度模糊且多变的外观,2)由于镜头抖动,它们比正常尺寸目标更容易丢失。本文提出一种适用于小目标跟踪的新型聚合签名,特别针对突然且大幅度漂移的挑战。我们在本工作中做出三方面贡献。首先,在技术层面,我们提出一种基于显著性的新描述子,称为聚合签名,能够表示小目标的高度区分性特征。其次,在理论层面,我们证明所提签名能以高概率更精确地匹配前景目标。第三,在实验层面,聚合签名在多个数据集上取得高性能,大幅优于最先进方法。此外,我们贡献了两个新收集的基准数据集,即small90和small112,用于视觉小目标跟踪。数据集将发布于https://github.com/bczhangbczhang/。
引用
@article{arxiv.1910.10859,
title = {Aggregation Signature for Small Object Tracking},
author = {Chunlei Liu and Wenrui Ding and Jinyu Yang and Vittorio Murino and Baochang Zhang and Jungong Han and Guodong Guo},
journal= {arXiv preprint arXiv:1910.10859},
year = {2019}
}
备注
IEEE Transactions on Image Processing, 2019