基于视角特定判别相关滤波重建的目标跟踪
计算机视觉与模式识别
2018-11-28 v1
摘要
标准 RGB-D 跟踪器将目标视为固有的 2D 结构，这使得即便对简单的平面外旋转也难以建模外观变化。我们通过提出一种新颖的长期 RGB-D 跟踪器——基于重建的目标跟踪（OTR）来解决此局限。该跟踪器执行在线 3D 目标重建，以促进一组视角特定判别相关滤波器（DCFs）的鲁棒学习。3D 重建支持两项提升性能的特性：（i）由其 2D 投影生成用于约束 DCF 学习的准确空间支撑；（ii）基于点云估计 3D 位姿变化，用于视角特定 DCF 的选择与存储，从而在视角外旋转或重度遮挡后鲁棒定位目标。OTR 在具挑战性的 Princeton RGB-D 跟踪与 STC 基准上的广泛评估表明其大幅优于当前最优方法。
引用
@article{arxiv.1811.10863,
title = {Object Tracking by Reconstruction with View-Specific Discriminative Correlation Filters},
author = {Ugur Kart and Alan Lukezic and Matej Kristan and Joni-Kristian Kamarainen and Jiri Matas},
journal= {arXiv preprint arXiv:1811.10863},
year = {2018}
}