基于RGB-D的遮挡感知核相关滤波跟踪器

Srishti Yadav

基于RGB-D的遮挡感知核相关滤波跟踪器

计算机视觉与模式识别 2021-05-27 v1 机器学习机器人学

作者: Srishti Yadav

摘要

与需要大型训练数据集的深度学习不同，基于相关滤波的跟踪器（如核相关滤波（KCF））利用被跟踪图像的隐式性质（循环矩阵）进行实时训练。尽管相关滤波跟踪器在跟踪中具有实际应用，但仍需从理论、数学和实验方面更好地理解与KCF相关的基本原理。本文首先详述了该跟踪器的原型工作原理，并研究了其在实时应用中的有效性及辅助可视化。我们进一步利用新颖的RGB-D核相关跟踪器解决了该跟踪器在遮挡、尺度变化、目标旋转、出视野和模型漂移等情况下的一些缺陷。我们还研究了使用粒子滤波来提高跟踪器的精度。我们的结果通过以下方式进行了实验评估：a) 标准数据集，以及 b) 使用Microsoft Kinect V2传感器的实时评估。我们相信这项工作将为更好地理解基于核的相关滤波跟踪器的有效性奠定基础，并进一步阐明其在跟踪中的一些可能优势。

关键词

视觉目标跟踪核相关滤波 RGB-D 遮挡处理粒子滤波 Kinect传感器

引用

@article{arxiv.2105.12161,
  title  = {Occlusion Aware Kernel Correlation Filter Tracker using RGB-D},
  author = {Srishti Yadav},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2105.12161},
  year   = {2021}
}

备注

Thesis, Simon Fraser University

基于RGB-D的遮挡感知核相关滤波跟踪器

摘要

关键词

引用

备注

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