SITUP: 基于平均峰值相关能量的尺度不变跟踪
图像与视频处理
2024-10-30 v1
摘要
目标对象的鲁棒且准确的尺度估计是视觉目标跟踪中的一项具有挑战性的任务。大多数现有跟踪方法无法适应复杂图像序列中的大幅尺度变化,从而导致性能不佳。在本文中,我们提出将一种称为平均峰值相关能量的新准则引入多分辨率平移滤波框架,以获得鲁棒且准确的尺度估计。由此产生的系统被命名为 SITUP:基于平均峰值相关能量的尺度不变跟踪(Scale Invariant Tracking using Average Peak-to-Correlation Energy)。SITUP 有效解决了标准判别相关滤波器跟踪器中模板尺寸固定的问题。在公开可用的跟踪基准数据集上的大量实证评估表明,所提出的尺度搜索框架有效满足了尺度变化挑战的需求,同时相对于其他标准判别相关滤波器跟踪器的尺度自适应变体提供了更优的性能。此外,SITUP 在各种场景下与最先进(state-of-the-art)跟踪器相比获得了良好的性能,同时在单个 CPU 上实时运行。
引用
@article{arxiv.1812.03111,
title = {SITUP: Scale Invariant Tracking using Average Peak-to-Correlation Energy},
author = {Haoyi Ma and Scott T. Acton and Zongli Lin},
journal= {arXiv preprint arXiv:1812.03111},
year = {2024}
}
备注
This work has been submitted to the IEEE for possible publication