Görsel Nesle İzleme

Dikkat çekici ilerlemeye rağmen, nesneler genellikle önemli görünüm değişiklikleri, hızlı hareket ve ciddi tıkanıklıktan muzdarip olduğundan görsel nesne izleme hala zor bir görevdir. Bu yazıda, sağlam görsel izleme için bir tıkanma önleme korelasyonu filtre tabanlı izleme yöntemi (AO-CF) öneriyoruz. İlk olarak sürekli yanıt değerlerine dayalı bir oklüzyon kriteri öneriyoruz. Kriterlere dayanarak, nesnelerin tıkanıklığını uyarlamalı olarak tanımlamak için nesneler dört kategoriye ayrılır. Ardından, teklifleri tespit etmek için yeni bir tespit koşulu öneriyoruz. Tıkanma kriteri tetiklendiğinde, yeniden algılama mekanizması yürütülür ve izleyiciye durması komutu verilir ve ardından yeniden algılayıcı izleyiciyi yeniden başlatmak için en güvenilir teklifi seçer. Deneysel sonuçlar, yöntemimizin, yaygın olarak kullanılan nesne izleme karşılaştırma veri kümesinde hem hassaslık oranı hem de başarı oranı açısından diğer son teknoloji ürünü izleyicilere göre daha iyi performans gösterdiğini göstermektedir. Ayrıca, AO-CF gerçek zamanlı izleme hızına ulaşabilir.