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Digital signal processing v.72, 2018년, pp.115 - 125   SCI SCIE
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Visual tracking using global sparse coding and local convolutional features

Zeng, Xianyou (Institute of Information Science, Beijing Jiaotong University, Beijing, 100044, China ) ; Xu, Long (Key Laboratory of Solar Activity, National Astronomical Observatories, Chinese Academy of Sciences, Beijing, 100012, China ) ; Ma, Lin (Tencent AI Lab, Shenzhen, 518052, China ) ; Zhao, Ruizhen (Institute of Information Science, Beijing Jiaotong University, Beijing, 100044, China ) ; Cen, Yigang (Institute of Information Science, Beijing Jiaotong University, Beijing, 100044, China ) ;
  • 초록  

    Abstract Visual tracking is a challenging task in many computer vision applications due to factors such as occlusion, scale variations, background clutter, and so on. In this paper, we present a robust tracking algorithm by representing the target at two levels: global and local levels. Accordingly, the tracking algorithm is composed of two parts: global and local parts. The global part is a discriminative model which separates the foreground object from the background based on holistic features. In the local part, we explore the target's local representation by a set of filters convolving the target region at each position. Then, the global part and local part are integrated into a collaborative model to construct the final tracker. Experiments on the tracking benchmark dataset with 50 challenging videos demonstrate the robustness and effectiveness of the proposed algorithm, outperforming several state-of-the-art models.


  • 주제어

    Visual tracking .   Sparse representation .   Local convolutional feature .   Collaborative model.  

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