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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.12
- 수록면
- 323 - 330 (8page)
- DOI
- 10.14372/IEMEK.2021.16.6.323
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Visual object tracking is a challenging area of study in the field of computer vision due to many difficult problems, including a fast variation of target shape, occlusion, and arbitrary ground truth object designation. In this paper, we focus on the reinforced feature of the dynamic search area to get better performance than conventional discriminative model prediction trackers on the condition when the accuracy deteriorates since low feature discrimination. We propose a reinforced input feature method shown like the spotlight effect on the dynamic search area of the target tracking. This method can be used to improve performances for deep learning based discriminative model prediction tracker, also various types of trackers which are used to infer the center of the target based on the visual object tracking. The proposed method shows the improved tracking performance than the baseline trackers, achieving a relative gain of 38% quantitative improvement from 0.433 to 0.601 F-score at the visual object tracking evaluation.
목차
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L. Hou / 2017 / Robust Human Tracking Based on DPM Constrained Multiple-kernel from a Moving Camera / Journal of Signal Processing Systems 86(1):27~39
S. J. Lee / 2021 / Multi-Saliency Map and Machine Learning Based Human Detection for the Embedded Top-View Imaging System / IEEE Access 9:70671~70682
L. Bertinetto / 2016 / Fully-convolutional Siamese Networks for Object Tracking / European Conference on Computer Vision :850~865
G. Bhat / 2019 / Learning Discriminative Model Prediction for Tracking / Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision :6182~6191
M. Danelljan / 2019 / Atom : Accurate Tracking by Overlap Maximization / Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition :4660~4669
S. J. Lee / 2021 / Multi-Saliency Map and Machine Learning Based Human Detection for the Embedded Top-View Imaging System / IEEE Access 9:70671~70682
L. Bertinetto / 2016 / Fully-convolutional Siamese Networks for Object Tracking / European Conference on Computer Vision :850~865
G. Bhat / 2019 / Learning Discriminative Model Prediction for Tracking / Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision :6182~6191
M. Danelljan / 2019 / Atom : Accurate Tracking by Overlap Maximization / Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition :4660~4669
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