Visual Object Tracking from Correlation Filter to Deep Learning / Xing, Weiwei  

Público ISBD Ningún comentario para este registro. Título : Visual Object Tracking from Correlation Filter to Deep Learning Tipo de documento: documento electrónico Autores: Xing, Weiwei, ; Liu, Weibin, ; Wang, Jun, ; Zhang, Shunli, ; Wang, Lihui, ; Yang, Yuxiang, ; Song, Bowen, Mención de edición: 1 ed. Editorial: Singapore [Malasia] : Springer Fecha de publicación: 2021 Número de páginas: XIV, 193 p. 125 ilustraciones, 84 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-981-1662423-- Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Visión por computador  Procesamiento de imágenes  Inteligencia artificial  Imágenes por computadora  visión  reconocimiento de patrones y gráficos Clasificación: 006.37 Resumen: El libro se centra en sistemas y enfoques de seguimiento de objetos visuales basados ​​en filtros de correlación y aprendizaje profundo. Se han abordado tanto los fundamentos como las implementaciones. Se han explorado el algoritmo, el diseño del sistema y la evaluación del rendimiento para tres tipos de métodos de seguimiento, incluidos los métodos basados ​​en filtros de correlación, los filtros de correlación con métodos basados ​​en características profundas y los métodos basados ​​en aprendizaje profundo. En primer lugar, la estrategia multiescala y consciente del contexto se presenta en rastreadores basados ​​en filtros de correlación; luego, se proponen un filtro de correlación a largo plazo, un filtro de correlación consciente del contexto y una reubicación auxiliar en el marco SiamFC para combinar el filtro de correlación y el aprendizaje profundo en el seguimiento visual de objetos; Finalmente, se diseñan mejoras en los rastreadores basados ​​en aprendizaje profundo, incluida la red siamesa, GAN y el aprendizaje por refuerzo. El objetivo de este libro es traer, de manera oportuna, los últimos avances y desarrollos en el seguimiento visual de objetos, especialmente filtros de correlación y métodos basados ​​en aprendizaje profundo, lo cual es particularmente adecuado para lectores interesados ​​en la investigación y la innovación tecnológica en visual. seguimiento de objetos y campos relacionados. Nota de contenido: Introduction -- Algorithm Foundations -- Correlation Filter Based Visual Object Tracking -- Correlation Filter with Deep Feature for Visual Object Tracking -- Deep Learning Based Visual Object Tracking -- Summary and Future Work. Tipo de medio : Computadora Summary : The book focuses on visual object tracking systems and approaches based on correlation filter and deep learning. Both foundations and implementations have been addressed. The algorithm, system design and performance evaluation have been explored for three kinds of tracking methods including correlation filter based methods, correlation filter with deep feature based methods, and deep learning based methods. Firstly, context aware and multi-scale strategy are presented in correlation filter based trackers; then, long-short term correlation filter, context aware correlation filter and auxiliary relocation in SiamFC framework are proposed for combining correlation filter and deep learning in visual object tracking; finally, improvements in deep learning based trackers including Siamese network, GAN and reinforcement learning are designed. The goal of this book is to bring, in a timely fashion, the latest advances and developments in visual object tracking, especially correlation filter and deep learning based methods, which is particularly suited for readers who are interested in the research and technology innovation in visual object tracking and related fields. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Visual Object Tracking from Correlation Filter to Deep Learning [documento electrónico] / Xing, Weiwei, ; Liu, Weibin, ; Wang, Jun, ; Zhang, Shunli, ; Wang, Lihui, ; Yang, Yuxiang, ; Song, Bowen,  . -  1 ed.  . - Singapore [Malasia] : Springer, 2021 . - XIV, 193 p. 125 ilustraciones, 84 ilustraciones en color. ISBN : 978-981-1662423-- Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Visión por computador  Procesamiento de imágenes  Inteligencia artificial  Imágenes por computadora  visión  reconocimiento de patrones y gráficos Clasificación: 006.37 Resumen: El libro se centra en sistemas y enfoques de seguimiento de objetos visuales basados ​​en filtros de correlación y aprendizaje profundo. Se han abordado tanto los fundamentos como las implementaciones. Se han explorado el algoritmo, el diseño del sistema y la evaluación del rendimiento para tres tipos de métodos de seguimiento, incluidos los métodos basados ​​en filtros de correlación, los filtros de correlación con métodos basados ​​en características profundas y los métodos basados ​​en aprendizaje profundo. En primer lugar, la estrategia multiescala y consciente del contexto se presenta en rastreadores basados ​​en filtros de correlación; luego, se proponen un filtro de correlación a largo plazo, un filtro de correlación consciente del contexto y una reubicación auxiliar en el marco SiamFC para combinar el filtro de correlación y el aprendizaje profundo en el seguimiento visual de objetos; Finalmente, se diseñan mejoras en los rastreadores basados ​​en aprendizaje profundo, incluida la red siamesa, GAN y el aprendizaje por refuerzo. El objetivo de este libro es traer, de manera oportuna, los últimos avances y desarrollos en el seguimiento visual de objetos, especialmente filtros de correlación y métodos basados ​​en aprendizaje profundo, lo cual es particularmente adecuado para lectores interesados ​​en la investigación y la innovación tecnológica en visual. seguimiento de objetos y campos relacionados. Nota de contenido: Introduction -- Algorithm Foundations -- Correlation Filter Based Visual Object Tracking -- Correlation Filter with Deep Feature for Visual Object Tracking -- Deep Learning Based Visual Object Tracking -- Summary and Future Work. Tipo de medio : Computadora Summary : The book focuses on visual object tracking systems and approaches based on correlation filter and deep learning. Both foundations and implementations have been addressed. The algorithm, system design and performance evaluation have been explored for three kinds of tracking methods including correlation filter based methods, correlation filter with deep feature based methods, and deep learning based methods. Firstly, context aware and multi-scale strategy are presented in correlation filter based trackers; then, long-short term correlation filter, context aware correlation filter and auxiliary relocation in SiamFC framework are proposed for combining correlation filter and deep learning in visual object tracking; finally, improvements in deep learning based trackers including Siamese network, GAN and reinforcement learning are designed. The goal of this book is to bring, in a timely fashion, the latest advances and developments in visual object tracking, especially correlation filter and deep learning based methods, which is particularly suited for readers who are interested in the research and technology innovation in visual object tracking and related fields. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]

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