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Real-Time Visual Tracking with Compact Shape and Color feature

Computers, Materials & Continua 2018年第6期55卷 509-521页

作者： Zhenguo Gao Shixiong Xia Yikun Zhang Rui Yao Jiaqi Zhao Qiang Niu Haifeng Jiang School of Computer Science and Technology China University of Mining and TechnologyXuzhou221116China School of Computer Science The University of AdelaideAdelaideSA 5005Australia

The colour feature is often used in the object *** tracking methods extract the colour features of the object and the background,and distinguish them by a ***,these existing methods simply use the colour information of the target pixels and do not consider the shape feature of the target,so that the description capability of the feature is ***,incorporating shape information often leads to large feature dimension,which is not conducive to real-time object ***,the emergence of visual tracking methods based on deep learning has also greatly increased the demand for computing resources of the *** this paper,we propose a real-time visual tracking method with compact shape and colour feature,which forms low dimensional compact shape and colour feature by fusing the shape and colour characteristics of the candidate object region,and reduces the dimensionality of the combined feature through the Hash *** structural classification function is trained and updated online with dynamic data flow for adapting to the new ***,the classification and prediction of the object are carried out with structured classification *** experimental results demonstrate that the proposed tracker performs superiorly against several state-of-the-art algorithms on the challenging benchmark dataset OTB-100 and OTB-13.

关键词： Visual tracking compact feature colour feature structural learning

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