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MOSSE Tracking とは
最小出力二乗和誤差（MOSSE）を利用した correlation filter (相関フィルター).
- 物体追跡.#まとめ編
様々な Correlation Filter
- Synthetic Discriminant Functions
- Minimum Variance Synthetic Discrimi- nant Functions (MVSDF)
- Minimum Average Cor- relation Energy (MACE)
- Optimal Tradeoff Filters (OTF)
- Minimum Squared Error Synthetic Dis- criminant Functions (MSESDF)
Correlation Filter Tracking
最初のフレームでターゲットとなる物体が検出されていることを前提とする.
このターゲットが次のフレームのどこにあるかを考えたい.
そこで、Search Window (2次元の長方形の領域) を次のフレーム内で動かし、
Search Window の領域内の画像とターゲットの画像の類似度 (相関) を計算し、
最も高い相関を出した Search Window の領域が、前フレームでターゲットとしていた物体が写っている可能性が高い.
入力画像 、フィルター
をフーリエ変換 (Fast Fourier Transform; FFT) する.
そのとき、相関 は以下のように計算できる.
は要素ごとの積.
は
の複素共役.
このアルゴリズムの弱点は、通常の FFT と逆 FFT の 2 つを利用することによる処理時間コストである.
アルゴリズム
MOSSEは、より少ない学習画像からASEFのようなフィルターを生成するためのアルゴリズム.
学習を行うには、入力 と、出力
のペアが必要.
は任意の形状のグラウンドトゥルースでよい.
学習は、入力と出力の間の単純な要素ごとの関係を利用するために、フーリエ領域で実行される.
参考
- Visual object tracking using adaptive correlation filters
- [2010 CVPR]
- 2 Background
- 3 Correlation Filter Based Tracking
- https://www.researchgate.net/publication/221362729_Visual_object_tracking_using_adaptive_correlation_filters
