Комментарии 5
1. А есть модификации, которые стабильно сопровождают объект при изменении его размера?
2. Давно интересующий меня вопрос. Вот если объект большой — все хорошо, есть, обо что коррелировать. А если размеры объекта шириной в 3-4 пикселя, это можно как-то сделать? Пытались пилить на работе похожую реализацию (по тем же статьям, однако), если объект мелкий — теряет его практически моментально, т.к. зацепиться не за что.
2) Маленькие объекты действительно сложно отслеживать. Но если паттерн объектов хорошо сохраняется при перемещении и заметно отличается от фона, то можно попробовать. Как ни странно, для них лучше использовать не MOSSE или KCF, а тривиальный алгоритм, описанный в начале статьи. Только радиус, на котором мы ищем объект нужно взять побольше.
Спасибо большое! Наверное практически единственное описание алгоритма MOOSE, которое я нашёл в интернете в принципе, без банального: "Минимальная выходная сумма квадратов ошибок (MOSSE) использует адаптивную корреляцию для отслеживания объектов, которая создает стабильные корреляционные фильтры при инициализации с использованием одного кадра. Трекер MOSSE устойчив к изменениям освещения, масштаба, позы и нежестких деформаций. Он также обнаруживает окклюзию на основе соотношения пикового и бокового лепестков, что позволяет трекеру приостанавливаться и возобновлять работу с того места, где он остановился, когда объект снова появляется. Трекер MOSSE также работает с более высоким fps (450 fps и даже больше). Чтобы добавить к положительным моментам, его также очень легко реализовать, он такой же точный, как и другие сложные трекеры, и намного быстрее. Но по шкале производительности он отстает от трекеров, основанных на глубоком обучении".
Спасибо, что снабдили описание математическими выкладками, которые очень необходимы для понимания работы самого алгоритма и за приведённую статью из англоязычного сегмента!
Оптические трекеры: ASEF и MOSSE