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3D Object Tracking with Adaptively Weighted Local Bundles

Journal of Computer Science & Technology 2021年第3期36卷 555-571页

作者： Jia-Chen Li Fan Zhong Song-Hua Xu Xue-Ying Qin School of Software Shandong UniversityJinan 250101China School of Computer Science and Technology Shandong UniversityQingdao 266237China College of Engineering and Computing University of South CarolinaColumbia 29208U.S.A.

The 3D object tracking from a monocular RGB image is a challenging *** popular color and edgebased methods have been well studied,they are only applicable to certain cases and new solutions to the challenges in real environment must be *** this paper,we propose a robust 3D object tracking method with adaptively weighted local bundles called AWLB tracker to handle more complicated *** bundle represents a local region containing a set of local *** alleviate the negative effect of the features in low-confidence regions,the bundles are adaptively weighted using a spatially-variant weighting function based on the confidence values of the involved energy ***,in each frame,the weights of the energy items in each bundle are adapted to different situations and different regions of the same *** show that the proposed method can improve the overall accuracy in challenging *** then verify the effectiveness of the proposed confidence-based adaptive weighting method using ablation studies and show that the proposed method overperforms the existing single-feature methods and multi-feature methods without adaptive weighting.

关键词： 3D tracking local bundle feature fusion confidence map

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