用于视觉跟踪的在线特征选择研究(Matlab代码实现)

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本文目录如下:

目录

1 概述

2 运行结果

3 参考文献

4 Matlab代码实现


1 概述

视觉跟踪是计算机视觉中的重要任务之一,它涉及在视频序列中准确地跟踪目标物体。在线特征选择是一种针对视觉跟踪的方法,通过动态地选择和更新跟踪目标的特征,以提高跟踪性能和鲁棒性。以下是一些可能的研究方向和方法:

1. 特征选择算法:通过研究和开发不同的特征选择算法,如滤波器方法、Wrapper方法、嵌入式方法等,以在线方式选择最具代表性和区分能力的特征。这些算法可以考虑特征的稳定性、相关性、重要性等因素,并基于跟踪目标的特点来适应性地选择特征。

2. 在线学习方法:将在线特征选择方法与增量学习技术相结合,实现对新样本的适应性学习和特征选择。在线学习方法可以通过使用已有样本进行模型更新,同时选择和更新特征,以适应目标外观的变化和场景的变化。

3. 深度学习特征选择:利用深度学习技术,在线选择和学习适合于视觉跟踪的特征表示。可以通过深度神经网络进行特征提取和选择,或者将深度学习与传统的在线特征选择方法相结合,提高特征的表达和分类能力。

4. 鲁棒性分析:对于在线特征选择方法,研究其在不同跟踪场景下的鲁棒性。例如,不同目标的尺度变化、姿态变化、遮挡等情况下,评估方法的性能和鲁棒性。可以通过真实数据集和评价指标来验证算法的表现,并与其他跟踪方法进行比较。

5. 实时性能优化:针对在线特征选择方法的实时性要求,优化算法的计算效率和速度。可以使用并行计算、硬件加速等技术,提高特征选择方法的实时性能。

通过以上的研究,可以提高视觉跟踪算法的效果和性能,并适应不同的跟踪场景和目标对象。这些研究成果可以为实际的视觉跟踪应用提供有力支持,例如智能监控、自动驾驶等。

本文使用特征选择机制对跟踪系统使用的特征进行排名,保持高帧速率。特别是,安装在自适应颜色跟踪 (ACT) 系统上的特征选择以超过 110 FPS 的速度运行。这项工作证明了功能选择在在线和实时应用程序中的重要性,显然是一个非常令人印象深刻的性能,我们的解决方案在基线ACT的基础上提高了3%,最高可达7%,同时与29种最先进的跟踪方法相比提供了卓越的结果。

2 运行结果

部分代码:

% Our model Parameters
params.padding = 1.0;                        % extra area surrounding the target
params.output_sigma_factor = 1/16;           % spatial bandwidth (proportional to target)
params.sigma = 0.2;                        % gaussian kernel bandwidth
params.lambda = 1e-2;                       % regularization (denoted "lambda" in the paper)
params.learning_rate = 0.075;               % learning rate for appearance model update scheme (denoted "gamma" in the paper)
params.compression_learning_rate = 0.25;   % learning rate for the adaptive dimensionality reduction (denoted "mu" in the paper)
params.non_compressed_features = {'gray'}; % features that are not compressed, a cell with strings (possible choices: 'gray', 'cn')
params.compressed_features = {'cn'};       % features that are compressed, a cell with strings (possible choices: 'gray', 'cn')

3 参考文献

部分理论来源于网络,如有侵权请联系删除。

 [1] Roffo, G., Melzi, S., Castellani, U. and Vinciarelli, A., 2017. Infinite Latent Feature Selection: A Probabilistic Latent Graph-Based Ranking Approach. arXiv preprint arXiv:1707.07538. 
 [2] Roffo, G., Melzi, S. and Cristani, M., 2015. Infinite feature selection. In Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision (pp. 4202-4210). 

4 Matlab代码实现

你可能感兴趣的:(matlab,开发语言)