Resumen

Los métodos de seguimiento por detección se han estudiado ampliamente con resultados prometedores. Estos métodos suelen entrenar un clasificador o un conjunto de clasificadores de forma online y utilizan los resultados de rastreo anteriores para generar un nuevo conjunto de entrenamiento para la apariencia del objeto y actualizar el modelo actual para predecir la ubicación del objeto en fotogramas posteriores. Sin embargo, el proceso de actualización puede provocar fácilmente desviaciones en términos de variación de la apariencia y oclusión. Los métodos anteriores para actualizar los clasificadores decidían si actualizarlos o no mediante un parámetro de tasa de aprendizaje fijo en todos los escenarios. El parámetro de la tasa de aprendizaje tiene una gran influencia en el rendimiento del rastreador y debería ajustarse dinámicamente según el cambio de escena durante el rastreo. En este trabajo, proponemos un nuevo método para modelar la apariencia variable en el tiempo de un objeto que tiene en cuenta la variación de la apariencia y la oclusión de los parches locales. A diferencia de los métodos existentes, la tasa de aprendizaje para actualizar los conjuntos de clasificadores se ajusta de forma adaptativa mediante la estimación de la variación de la apariencia con flujo óptico disperso y la posible oclusión del objeto entre fotogramas consecutivos. Se han realizado experimentos y evaluaciones con algunas secuencias de vídeo difíciles y los resultados demuestran que el método propuesto es más robusto frente a la variación de apariencia y la oclusión que los métodos más avanzados.

• Materias:Análisis Matemático Matemáticas Algebra Ingeniería Lógica matemática
• Subjects:Mathematical Analysis mathematics Algebra Engineering Mathematical logic
• Palabras claves:Métodos de seguimiento por detección; clasificador; conjunto de entrenamiento; apariencia del objeto; proceso de actualización; parámetro de tasa de aprendizaje.
• Keywords:Tracking-by-detection methods; classifier; training set; object appearance; updating process; learning rate parameter