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Parallel Tracker for Visual Object Tracking

Parallel Tracker for Visual Object Tracking

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第30届中国控制与决策会议

作者： Xiangluan Liang Ru Lai Luzheng Bi School of Automation Beijing Institute of Technology School of Mechanical Engineering Beijing Institute of Technology

In this paper, we present a novel tracker for real-time single object tracking by combining Kernelized Correlation Filter（KCF） and Distractor aware Tracker（DAT）. KCF is capable of distinguishing object from background effficiently while DAT is robust for object’s appearance and similar distracting reigons. First, we propose a seriesparallel connection structure to make full use of the two trackers’ s complementary advantages, which aims to locate the object position more accurately. Second, we add a revised scale filter to adapt the scale change. Experiments on OTB-100 demonstrate that our approach is better than both two sub-trackers and can run in real-time.

关键词： Object Tracking Correlation Filter distroctor aware Scale Filter

来源： cnki会议评论

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