主要在于第一点:SRDCF将图像信号x尽量取大一些的尺寸,保留目标更多的真实信息,然后再通过一个空间权值系数w来惩罚距离目标中心比较远的样本。 对上述公式进行求解,作者用的Gauss-Seidel来迭代求解,我觉得这个迭代方法很一般,速度很慢,SRDCF计算速度在4fps左右,达不到实时跟踪的要求,不如ADMM(可参考知乎《交替方向乘子...
对滤波器进行显式的正则也是该文的主要贡献,可以有效的抑制背景区域的响应,从而可以扩大搜索区域,在大范围运动,复杂背景等场景下获得更佳的性能,该文也是后来CCOT和ECO的基础,因此要想理解后面这些论文首先要弄懂SRDCF的原理(SRDCF的基础是MOSSE和KCF这是相关滤波的两篇最基础的文章,网上有很多介绍,这里就不赘述了)...
作者说这个算法如果使用Hog特征是可以达到实时的,不过效果和SRDCF一样,这个改进就显得鸡肋了。 后作:ECO这篇博客原本是为之前一篇介绍ECO算法的博客写 VOT2017 结果抢先看 (ECO). 好像是在ECO基础上改了feature. CFCF:作者是Erhan Gundogdu,之前研究红外目标跟踪算法,对特征表示有些研究。文章:Good Features to......
1. 简介 TLD目标跟踪算法是Tracking-Learning-Detection算法的简称.这个视频跟踪算法框架由英国萨里大学的一个捷克籍博士生Zdenek Kalal提出.TLD将传统的视频跟踪算法的跟踪模块(Tracker)与检测模块(Detector)结合起来,同时加入了学习(Learning)的过程,使得跟踪的效果更佳稳定.可靠.目前算法作者Zdenek Kalal已经拿着这个算法...
之后,也出现了不少两种方法思路结合的改进算法。 相关滤波的跟踪方法的核心就是滤波器filters的求解,从MOSSE(单一的灰度作为特征)到KCF(循环滤波增加样本数,同时根据在频率域的优良简化运算性质)再到SRDCF,滤波器的模型越来越复杂,计算速度越来越慢,使得相关滤波在计算速度上的优势越来越不明显。 如下述公式所示,我们...