Seguimiento visual basado en partes en tiempo real mediante filtros de correlación adaptativos

El seguimiento robusto de objetos es una tarea desafiante en la visión por computadora. Para abordar mejor el problema de la oclusión parcial, se utilizan ampliamente métodos basados en partes en los rastreadores de objetos visuales. Sin embargo, debido al complicado proceso de entrenamiento y actualización en línea, la mayoría de estos rastreadores basados en partes no pueden funcionar en tiempo real. Recientemente, los filtros de correlación se han utilizado en tareas de seguimiento debido a su alta eficiencia. Sin embargo, los rastreadores convencionales basados en filtros de correlación no pueden lidiar con la oclusión. Además, la mayoría de los rastreadores basados en filtros de correlación fijan la escala y la rotación del objetivo, lo que hace que los rastreadores sean poco confiables en tareas de seguimiento a largo plazo. En este documento, proponemos un nuevo método de seguimiento que rastrea objetos basados en partes con múltiples filtros de correlación. Nuestro método puede funcionar en tiempo real. Además, se adopta un marco de inferencia bayesiana y una máscara de restricción estructural para permitir que nuestro rastreador sea robusto ante varios cambios de apariencia. Se han realizado extensos experimentos para probar la efectividad de nuestro método.