Система вiдслiдковування об’єктiв на вiдеопослiдовностях у iнфрачервоному та видимому дiапазонах на основi канально-незалежного просторово-регуляризованого дискримiнантного кореляцiйного фiльтру
| dc.contributor.author | Варфоломєєв, А. Ю. | |
| dc.contributor.author | Короткий, Є. В. | |
| dc.date.accessioned | 2022-02-17T07:51:19Z | |
| dc.date.available | 2022-02-17T07:51:19Z | |
| dc.date.issued | 2020 | |
| dc.description.abstracten | The method of visual object tracking intended for the application on multispectral video sequences is considered. Introduction. The possible techniques of multispectral information fusion for visual object tracking are considered and the use of feature based fusion approach is justified. The tracker is suggested to be implemented using the discriminative correlation filters (DCF), since this approach is known to provide the compromise in terms of tracking quality and speed. Theoretic results. The method for channelindependent discriminative correlation filter with spatial regularization calculation based on the use of alternating direction method of multipliers (ADMM) is proposed. The calculation of DCF filter and the object localization is suggested to be performed in special feature space, which employs the multichannel FHOG features and the features that are based on the backprojection of object weighted histogram. In particular, we propose to calculate the mentioned features for each channel of the respective frame of the multispectral video sequence with subsequent concatenation of obtained features into a single tensor, which forms the joint feature space. Conclusions. Using the VOT Challenge RGBT2019 subchallenge, it was shown that the implementation of suggested method is competitive in terms of tracking robustness with more sophisticated approaches, including the ones that are based on the convolutional neural networks. During the experiments, it was additionally established that the increasing of context-background information gives slight tracking quality improvement compared to the basic method implementation, even when only FHOG features are used. | uk |
| dc.description.abstractru | Представлен метод отслеживания объектов для работы на видеопоследовательностях, содержащих мультиспектральную информацию. Рассмотрены возможные способы объединения мультиспектральной информации при решении задачи отслеживания и обосновано использование подхода на основе объединения на уровне вычисления признаков. С точки зрения на компромисс в отношении качества и быстродействия, задачу отслеживания предложено решать с помощью дискриминантных корреляционных фильтров (DCF). Разработан метод вычисления канально-независимого дискриминантного корреляционного фильтра с пространственной регуляризацией, который основан на использовании метода множителей меняющих направление (ADMM). Вычисление DCF фильтра и локализацию объекта при этом предложено выполнять в специальном пространстве признаков, которое использует многоканальные признаки FHOG и признаки, основанные на обратном проектировании взвешенной гистограммы объекта. Указанные признаки предлагается вычислять для каждого канала соответствующего кадра мультиспектральной видеопоследовательности и объединять получаемые признаки в единственный тензор объединенного пространства признаков. На тесте VOT Challenge RGBT2019 показано, что реализация предложенного метода по качеству отслеживания может конкурировать с более сложными решениями, в том числе, основанными на нейросетевых технологиях. В ходе экспериментов также установлено, что увеличение объема контекстно-фоновой информации позволяет несколько увеличить качество отслеживания в сравнении с базовой реализацией предложенного метода, даже в случае использования только признаков FHOG. | uk |
| dc.description.abstractuk | Представлено метод вiдслiдковування для роботи на вiдеопослiдовностях, що мiстять мультиспектральну iнформацiю. Розглянуто можливi способи об’єднання мультиспектральної iнформацiї при вирiшеннi задачi вiдслiдковування та обґрунтовано використання пiдходу на основi об’єднання на рiвнi обчислення ознак. З огляду на компромiснi можливостi по вiдношенню до якостi та швидкодiї, задачу вiдслiдковування запропоновано вирiшувати за допомогою дискримiнантних кореляцiйних фiльтрiв (DCF). Розроблено метод обчислення канально-незалежного дискримiнантного кореляцiйного фiльтру iз просторовою регуляризацiєю, що оснований на використаннi метода множникiв зi змiною напрямкiв (ADMM). Обчислення DCF фiльтру та локалiзацiю об’єкта при цьому запропоновано виконувати у спецiальному просторi ознак, що використовує багатоканальнi ознаки FHOG та ознаки на основi зворотного проектування зваженої гiстограми об’єкта. Зазначенi ознаки пропонується обчислювати для кожного каналу вiдповiдного кадру мультиспектральної вiдеопослiдовностi та поєднувати отримуванi ознаки в єдиний тензор об’єднаного простору ознак. На тестi VOT Challenge RGBT2019 показано, що реалiзацiя запропонованого методу за якiстю вiдслiдковування може конкурувати iз бiльш складними рiшеннями, у тому числi основаними на технологiях нейронних мереж. В ходi експериментiв також встановлено, що збiльшення обсягу контекстно-фонової iнформацiї дозволяє дещо пiдвищити якiсть вiдслiдковування в порiвняннi з базовою реалiзацiєю запропонованого методу навiть у випадку застосування тiльки ознак FHOG. | uk |
| dc.format.pagerange | С. 5-16 | uk |
| dc.identifier.citation | Варфоломєєв, А. Ю. Система вiдслiдковування об’єктiв на вiдеопослiдовностях у iнфрачервоному та видимому дiапазонах на основi канально-незалежного просторово-регуляризованого дискримiнантного кореляцiйного фiльтру / Варфоломєєв А. Ю., Короткий Є. В. // Вісник НТУУ «КПІ». Радіотехніка, радіоапаратобудування : збірник наукових праць. – 2020. – Вип. 83. – С. 5-16. – Бібліогр.: 26 назв. | uk |
| dc.identifier.doi | https://doi.org/10.20535/RADAP.2020.83.5-16 | |
| dc.identifier.uri | https://ela.kpi.ua/handle/123456789/46559 | |
| dc.language.iso | uk | uk |
| dc.publisher | КПІ ім. Ігоря Сікорського | uk |
| dc.publisher.place | Київ | uk |
| dc.source | Вісник НТУУ «КПІ». Радіотехніка, радіоапаратобудування: збірник наукових праць, Вип. 83 | uk |
| dc.subject | вiзуальне вiдслiдковування об’єктiв | uk |
| dc.subject | мультиспектральнi зображення | uk |
| dc.subject | дискримiнантнi кореляцiйнi фiльтри (DCF) | uk |
| dc.subject | метод множникiв зi змiною напрямкiв (ADMM) | uk |
| dc.subject | visual object tracking | uk |
| dc.subject | multispectral images | uk |
| dc.subject | discriminative correlation filters (DCF) | uk |
| dc.subject | alternating direction method of multipliers (ADMM) | uk |
| dc.subject | визуальное отслеживание объектов | uk |
| dc.subject | мультиспектральные изображения | uk |
| dc.subject | дискриминантные корреляционные фильтры (DCF) | uk |
| dc.subject | метод множителей меняющих направление (ADMM) | uk |
| dc.subject.udc | 004.932.2 | uk |
| dc.title | Система вiдслiдковування об’єктiв на вiдеопослiдовностях у iнфрачервоному та видимому дiапазонах на основi канально-незалежного просторово-регуляризованого дискримiнантного кореляцiйного фiльтру | uk |
| dc.type | Article | uk |
Файли
Контейнер файлів
1 - 1 з 1
Вантажиться...
- Назва:
- VKPIRR-2020_83_5-16.pdf
- Розмір:
- 1.37 MB
- Формат:
- Adobe Portable Document Format
- Опис:
Ліцензійна угода
1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
- Назва:
- license.txt
- Розмір:
- 9.01 KB
- Формат:
- Item-specific license agreed upon to submission
- Опис: