Filter korelasi kesadaran latar belakang batasan temporal mendorong pelacakan visual yang akurat
HI-Tech

Filter korelasi kesadaran latar belakang batasan temporal mendorong pelacakan visual yang akurat


Diagram alir kerangka kerja pelacakan yang diusulkan. Garis merah menunjukkan inferensi posisi target, dan garis hijau menunjukkan inferensi skala target. Kredit: XIOPM

Pelacakan objek visual adalah salah satu masalah yang paling menantang dalam pemrosesan multimedia dengan berbagai aplikasi, seperti pengambilan video, pengeditan video, pengawasan video, augmented reality, analisis gerak, interaksi manusia-komputer dengan multimedia, dll. Meskipun kemajuan signifikan telah dibuat di Beberapa tahun terakhir, berbagai faktor, seperti oklusi, out-of-view, deformasi non-rigid, perubahan iluminasi, gerak cepat dan variasi skala, membuatnya masih menjadi masalah terbuka.

Terdapat dilema stabilitas-plastisitas dalam komunitas pelacakan, model tetap tidak dapat beradaptasi dengan variasi bentuk target, sedangkan model yang diperbarui secara berlebihan tidak dapat menyimpan informasi target, menggunakan operasi rata-rata bergerak dengan bobot empiris berjalan dengan baik sampai batas tertentu. .

Tim peneliti yang dipimpin oleh Prof. CAO Jianzhong dari Institut Optik dan Mekanika Presisi Xi’an (XIOPM) dari Akademi Ilmu Pengetahuan China (CAS) mengusulkan filter korelasi baru untuk pelacakan visual yang kuat dengan mengintegrasikan peta arti-penting dan merumuskan korelasi baru. model regresi filter.

Melalui pengenalan peta arti-penting dan model regresi filter korelasi baru yang diusulkan, algoritma pelacakan yang diusulkan dapat secara efisien dan efektif menangani skenario yang menantang dalam pelacakan visual, seperti oklusi parah, deformasi dramatis, dan gerakan cepat, dll.

Peta saliency menekankan informasi target serta mempertahankan informasi konteks, model regresi filter korelasi baru mempertahankan konsistensi informasi historis dan salah satu filter yang baru diperoleh agar kuat untuk skenario yang menantang.

Kecerdasan Buatan diperlakukan sebagai teknik kunci dalam waktu dekat. Pelacakan visual yang akurat dan kuat memainkan salah satu peran terpenting dalam visi komputer. “Filter korelasi kesadaran latar belakang kendala temporal yang mendorong pelacakan visual yang akurat dapat mencapai tujuan kecerdasan kognitif suatu hari nanti,” kata Prof. CAO.

Hasilnya diterbitkan dalam makalah di Transaksi IEEE Pada Multimedia berjudul “Filter Korelasi Sadar Latar Belakang Kendala Sementara dengan Peta Saliency.”


Pelacakan gerakan 3-D yang akurat dan efisien menggunakan pembelajaran yang mendalam


Informasi lebih lanjut:
Jiawen Liao dkk. Filter Korelasi Latar-Sadar Batasan Temporal dengan Peta Saliency, Transaksi IEEE di Multimedia (2020). DOI: 10.1109 / TMM.2020.3023794

Disediakan oleh Chinese Academy of Sciences

Kutipan: Filter korelasi sadar latar belakang batasan temporal mendorong pelacakan visual yang akurat (2020, 15 Desember) diambil pada 15 Desember 2020 dari https://techxplore.com/news/2020-12-temporal-constraint-background-aware-filter-accurate.html

Dokumen ini memiliki hak cipta. Selain dari transaksi yang adil untuk tujuan studi atau penelitian pribadi, tidak ada bagian yang boleh direproduksi tanpa izin tertulis. Konten disediakan untuk tujuan informasi saja.


Halaman Ini Di Persembahkan Oleh : Keluaran SGP