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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 중앙대학교 영상콘텐츠융합연구소 TECHART: Journal of Arts and Imaging Science TECHART: Journal of Arts and Imaging Science Vol.3 No.2
- 발행연도
- 2016.5
- 수록면
- 43 - 46 (4page)
- DOI
- 10.15323/techart.2016.05.3.2.43
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Visual object tracking has many applications related to computer vision. Recently, correlation filter based trackers have been ranked as the highest performers in this field. However, handling chronic problems such as occlusion, deformation, and scale variations is difficult with such trackers. These problems are solved by many other researches that employ other features and improve an appearance update. In this paper, we propose an improved CSK (Circulant Structure with Kernel) tracker using object feature decomposition in the wavelet domain. Specifically, a newly created correlation kernel is generated from different filter-banks reflecting the visual properties of a given object, and it is stable and robust to the environmental variations. Experimental results demonstrate that the proposed scheme outperforms the conventional CSK tracker in terms of center location error by 59% on an average for 100 sequences. Therefore, we believe that the proposed tracker can be useful for robust object tracking in occlusion.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Proposed method
3. Experimental Results
4. Conclusion
References
참고문헌 (14)
참고문헌 신청
Z. Kalal, K. Mikolajczyk, and J. Matas, “Tracking- Learning-Detection,” IEEE transactions on Pattern Analysis & Machine Intelligence, vol. 34, no. 7, pp. 1409-1422, July 2012.
B. Babenko, M. Yang, and S. Belongie, “Robust object tracking with online multiple instance learning,” IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2011.
H. Grabner, M. Grabner, and H. Bischof, “Real-Time Tracking via On-line Boosting,” British Machine Vision Conference, 2006.
A. Saffari, C. Leistner, J. Santner, M. Godec, and H. Bischof, “On-line random forests,” 3rd IEEE ICCV Workshop on On-line Computer Vision, 2009.
D. A. Ross, J. Lim, R. S. Lin, and M. H. Yang, “Incremental learning for robust visual tracking,” International Journal of Computer Vision, pp. 125- 141, 2008.
B. Babenko, M. Yang, and S. Belongie, “Robust object tracking with online multiple instance learning,” IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2011.
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A. Saffari, C. Leistner, J. Santner, M. Godec, and H. Bischof, “On-line random forests,” 3rd IEEE ICCV Workshop on On-line Computer Vision, 2009.
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