Multiple Collaborative Kernel Tracking
Multiple Collaborative Kernel Tracking
复制标题
DOI：
10.1109/cvpr.2005.242
复制
发表时间：
2005-06
影响因子：
23.6
通讯作者：
Zhimin Fan;Ying Wu;Ming Yang
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Zhimin Fan;Ying Wu;Ming Yang
在视觉动态系统中，那些不能从图像测量中恢复的运动参数是不可观测的。本文研究了这一重要问题的奇异性的背景下，基于内核的跟踪，并提出了一种新的方法，该方法是基于运动场表示，采用冗余，但稀疏相关的局部运动参数，而不是紧凑，但不相关的全球。这种方法使得设计完全可观察的基于核的运动估计器变得容易。本文表明，这些高维运动场可以有效地估计一组更简单的本地基于核的运动估计器之间的合作，这使得新的方法非常实用。
Those motion parameters that cannot be recovered from image measurements are unobservable in the visual dynamic system. This paper studies this important issue of singularity in the context of kernel-based tracking and presents a novel approach that is based on a motion field representation which employs redundant but sparsely correlated local motion parameters instead of compact but uncorrelated global ones. This approach makes it easy to design fully observable kernel-based motion estimators. This paper shows that these high-dimensional motion fields can be estimated efficiently by the collaboration among a set of simpler local kernel-based motion estimators, which makes the new approach very practical.