A Universal Update-pacing Framework For Visual Tracking

This paper proposes a novel framework to alleviate the model drift problem in visual tracking, which is based on paced updates and trajectory selection. Given a base tracker, an ensemble of trackers is generated, in which each tracker's update behavior will be paced and then traces the target object forward and backward to generate a pair of trajectories in an interval. Then, we implicitly perform self-examination based on trajectory pair of each tracker and select the most robust tracker. The proposed framework can effectively leverage temporal context of sequential frames and avoid to learn corrupted information. Extensive experiments on the standard benchmark suggest that the proposed framework achieves superior performance against state-of-the-art trackers.Comment: Submitted to ICIP 201

Evaluation of trackers for Pan-Tilt-Zoom Scenarios

Tracking with a Pan-Tilt-Zoom (PTZ) camera has been a research topic in computer vision for many years. Compared to tracking with a still camera, the images captured with a PTZ camera are highly dynamic in nature because the camera can perform large motion resulting in quickly changing capture conditions. Furthermore, tracking with a PTZ camera involves camera control to position the camera on the target. For successful tracking and camera control, the tracker must be fast enough, or has to be able to predict accurately the next position of the target. Therefore, standard benchmarks do not allow to assess properly the quality of a tracker for the PTZ scenario. In this work, we use a virtual PTZ framework to evaluate different tracking algorithms and compare their performances. We also extend the framework to add target position prediction for the next frame, accounting for camera motion and processing delays. By doing this, we can assess if predicting can make long-term tracking more robust as it may help slower algorithms for keeping the target in the field of view of the camera. Results confirm that both speed and robustness are required for tracking under the PTZ scenario.Comment: 6 pages, 2 figures, International Conference on Pattern Recognition and Artificial Intelligence 201

Застосування структурного опису зображень для вирішення задач інтелектуального аналізу відеопослідовностей

У даній роботі розглянуто використання опису зображень і видеопослідовностей у вигляді безлічі структурних елементів для вирішення завдань детектування, відстеження та розпізнавання рухомих об'єктів. Проведено теоретичні дослідження даної проблеми даний формальний опис зображень і видеопослідовностей у вигляді безлічі структурних елементів, дано визначення опису виділених і об'єктів, що відслідковуються, розглянуто властивості структурних елементів, що належать одному об'єкту, властивості опису виділених об'єктів, властивості описів об'єктів, що відслідковуються, властивості функції перетворення/модифікації опису об'єктів, що відслідковуються від кадра до кадра, яка необхідна для здійснення трекінгу.In this paper, we consider the use of the description of images and video sequences in the form of a set of structural elements for solving problems of detection, tracking and recognition of moving objects. Theoretical studies of this problem have been carried out. A formal description of images and video sequences in the form of a number of structural elements is given, a definition of the description of detected and tracked objects is given, properties of structural elements belonging to one object, properties of detected objects description, properties of tracked objects descriptions, properties of the transformation/modification function of tracked objects description from frame to frame, which is necessary for tracking, are considered