高光谱视频中基于材料的物体跟踪：基准与算法
计算机视觉与模式识别
2019-07-11 v5 人工智能
摘要
传统彩色图像仅在红、绿、蓝通道描绘颜色强度，常使物体跟踪器在困难场景（如背景杂波和目标外观快速变化）下失效。相比之下，高光谱图像（HSI）大量波段中包含的目标材料信息对这些困难条件更为鲁棒。本文从基准数据集、材料特征表示和基于材料的跟踪三个方面，对如何利用材料信息提升物体跟踪进行了综合研究。在基准方面，我们构建了一个全标注视频数据集，包含同一场景的高光谱与彩色序列。材料信息由多维梯度的谱-空直方图表示，其描述 HSI 中的 3D 局部谱-空结构，以及构成材料组分的分数丰度，其编码底层材料分布。这两类特征被嵌入相关滤波器中，产生基于材料的跟踪。在收集基准数据集上的实验结果显示了基于材料的物体跟踪的潜力与优势。
引用
@article{arxiv.1812.04179,
title = {Material Based Object Tracking in Hyperspectral Videos: Benchmark and Algorithms},
author = {Fengchao Xiong and Jun Zhou and Yuntao Qian},
journal= {arXiv preprint arXiv:1812.04179},
year = {2019}
}
备注
Update results