<改进的集成平衡颜色和纹理特征的双模压缩跟踪> 摘要:将跟踪问题视为分析目标和背景信息的分类问题的判别跟踪方法可以实现最先进的性能.作为一个高性能判别器,压缩跟踪近来受到很多关注.然而,当物体遭受长时间遮挡,以及严重的外观和光照变化时,很容易导致跟踪失败.为解决这一问题,作者考虑平衡特征表示以及双模分类器的构造,开发了基于CT(compressed tracking)的鲁棒的跟踪框架.首先,CT的原始测量矩阵作为主导纹理特征提取器. 为了获得平衡的特征表示,通过考虑纹理和颜色特征来诱导补充测量…

本文为原创,转载请注明出处:http://blog.csdn.net/autocyz/article/details/44490009 Fast Compressive Tracking (高速压缩跟踪) 尽管眼下有非常多种的跟踪算法,可是因为姿态的变化.光照的变化.障碍物等原因的存在.导致非常多算法的鲁棒性不好. 眼下比較主流的跟踪算法有两种.generative  tracking algorithms(生成跟踪算法)和discriminative algorithms(判别跟踪算法). 生…

好了,学习了解了稀疏感知的理论知识后,终于可以来学习<Real-Time Compressive Tracking>这个paper介绍的感知跟踪算法了.自己英文水平有限,理解难免出错,还望各位不吝指正. 下面是这个算法的工程网站:里面包含了上面这篇论文.Matlab和C++版本的代码,还有测试数据.demo等.后面我再学习学习里面的C++版本的代码,具体见博客更新. http://www4.comp.polyu.edu.hk/~cslzhang/CT/CT.htm 之前自己稍微学习了下稀疏感知…

这是Kaihua Zhang发表在ECCV2012的paper,文中提出了一种基于压缩感知(compressive sensing)的单目标跟踪算法,该算法利用满足压缩感知(compressive sensing)的RIP(restricted isometry property)条件的随机测量矩阵(random measurement matrix)对多尺度(multiple scale)的图像特征(features)进行降维,然后通过朴素贝叶斯分类器(naive Bayes classifi…

这是RTC算法的文献blog Real-time Compressive Tracking Kaihua Zhang1, Lei Zhang1, Ming-Hsuan Yang2 1Dept. of Computing, The Hong Kong Polytechnic University, Hong Kong 2Electrical Engineering and Computer Science, University of California at Merced, United St…

总体思想 1 利用符合压缩感知RIP条件的随机感知矩阵对多尺度图像进行降维 2 然后对降维的特征採用简单的朴素贝叶斯进行分类 算法主要流程 1 在t帧的时候,我们採样得到若干张目标(正样本)和背景(负样本)的图像片,然后对他们进行多尺度变换,再通过一个稀疏測量矩阵对多尺度图像特征进行降维,然后通过降维后的特征(包含目标和背景,属二分类问题)去训练朴素贝叶斯分类器(). 2 在t+1帧的时候,我们在上一帧跟踪到的目标位置的周围採样n个扫描窗体(避免去扫描整幅图像),通过相同的稀疏測量矩阵对其降维,…

这位博主总结的实在太好了,从原理到论文到代码,连论文都不用看:论文:http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8118360 代码部分:http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8210176 同时觉得搞科研实在太难了,看懂别人分析过的论文和代码已经十分艰难,想要自己做出这样的成果简直不敢想像.…

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原文再续,书接一上回.话说上一次我们讲到了Correlation Filter类 tracker的老祖宗MOSSE,那么接下来就让我们看看如何对其进一步地优化改良.这次要谈的论文是我们国内Zhang Kaihua团队在ECCV 2014上发表的STC tracker:Fast Visual Tracking via Dense Spatio-Temporal Context Learning.相信做跟踪的人对他们团队应该是比较熟悉的了,如Compressive Tracking就是他们的杰作之一…

基于在线学习的单目标跟踪算法调研 摘要 视觉跟踪在计算机视觉和机器人学领域是一个流行和有挑战的话题.由于多种场景下出现的目标外貌和复杂环境变量的改变,先进的跟踪框架就有必要采用在线学习的原理.本论文简要的介绍了一下关于视觉跟踪的挑战和应用,通过分类集中讨论基于在线学习的现代跟踪方法.我们提供了对每种分类中的代表性方法的详细描述,同时检查它们的优点和缺点.而且,一些最具代表性的算法被实现,来提供定量的参考.最后,我们列出了几个关于视觉跟踪研究的未来发展趋势. 1    引言 <未翻译> 2 生成…