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Combining complementary trackers for enhanced long-term visual object tracking
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AI
DOI：10.1016/j.imavis.2022.104448.png)
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摘要
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已经研究了几种不同的算法，以在短期视觉对象跟踪的背景下组合基线跟踪器的功能。尽管有如此广泛的兴趣，但以前的研究并未考虑长期环境。在本文中，我们明确考虑了长期跟踪方案，并提供了一个框架来融合互补的最新跟踪器的特性，以实现增强的跟踪性能。我们的策略通过在线学习的深度验证模型来感知两个跟踪器是否在跟踪目标对象。这样的目标识别策略使得能够激活决策策略，该决策策略选择最佳性能的跟踪器，并且在失败时纠正其性能。对所提出的解决方案进行了广泛的研究，并与其他几种方法进行了比较，结果表明，它在长期视觉跟踪基准LTB-35，LTB-5 0，TLP和LaSOT方面击败了最新技术。（c）2022 Elsevier B.V. 版权所有。
Keyword:
Video tracking
Visual object tracking
Long-term visual tracking
Deep learning