Re-identificando alvos de rastreamento
Ano de defesa: | 2020 |
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Autor(a) principal: | |
Orientador(a): | |
Banca de defesa: | |
Tipo de documento: | Dissertação |
Tipo de acesso: | Acesso aberto |
Idioma: | por |
Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Santa Maria
Brasil Ciência da Computação UFSM Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação Centro de Tecnologia |
Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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Departamento: |
Não Informado pela instituição
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País: |
Não Informado pela instituição
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Palavras-chave em Português: | |
Link de acesso: | http://repositorio.ufsm.br/handle/1/22324 |
Resumo: | This work tackle the task of target re-detection in the context of visual tracking. We propose the integration of correlation filter trackers along with Support Vector Machine classifiers to build a long-term appearance model capable of detecting tracking failures and recover from them. We perform extensive testing on the OTB dataset and analyse the results both quantitatively and qualitatively, providing evidence that the proposed method results on a more robust tracker. |