Computer vision technologies are very attractive for practical applications running on embedded systems. For such an application, it is desirable for the deployed algorithms to run in high-speed and require no offline training. To develop a single-target tracking algorithm with these properties, we propose an ensemble of the kernelized correlation filters (KCF), we call it EnKCF. A committee of KCFs is specifically designed to address the variations in scale and translation of moving objects. To guarantee a high-speed run-time performance, we deploy each of KCFs in turn, instead of applying multiple KCFs to each frame. To minimize any potential drifts between individual KCFs transition, we developed a particle filter. Experimental results showed that the performance of ours is, on average, 70.10% for precision at 20 pixels, 53.00% for success rate for the OTB100 data, and 54.50% and 40.2% for the UAV123 data. Experimental results showed that our method is better than other high-speed trackers over 5% on precision on 20 pixels and 10-20% on AUC on average. Moreover, our implementation ran at 340 fps for the OTB100 and at 416 fps for the UAV123 dataset that is faster than DCF (292 fps) for the OTB100 and KCF (292 fps) for the UAV123. To increase flexibility of the proposed EnKCF running on various platforms, we also explored different levels of deep convolutional features.


翻译:计算机视觉技术对于嵌入系统的实际应用非常有吸引力。 对于这种应用来说,部署的算法最好能高速运行,不需要离线培训。为了开发一个具有这些属性的单一目标跟踪算法,我们建议使用一个内嵌相关过滤器(KCF),我们称之为EnKCF。一个 KCF委员会专门设计用来处理移动对象规模和翻译上的差异。为了保证高速运行时间性能,我们将每个 KCF 平台轮流部署,而不是对每个框架应用多个 KCFCF 。为了最大限度地减少单个 KCF 功能转型之间的任何潜在漂移,我们开发了一个粒子过滤器。实验结果表明,我们20个Pix的精确度为70.10%,OKCFCFCF数据为53.0%,UAAV数据的成功率为54.50%和40.2%。实验结果表明,我们的方法优于其它高速度追踪器,比20 Pix 和10-20 % ABC 之间的精确度,我们开发了一个粒子过滤器过滤器。此外,我们运行的O23FDFSFDFSB的数据的进度为340。

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