跨模态流形排序提升RGB-T目标跟踪鲁棒性

本文主要探讨了"跨模态流形排名下的鲁棒RGB-T目标跟踪方法"。在现代计算机视觉领域，RGB-T（即红色、绿色、蓝色和热红外）目标跟踪技术因其能够结合可见光和热红外数据的优势，在低光照、高光照和复杂环境条件下显著提升目标识别和跟踪性能而备受关注。传统的RGB-T跟踪方法往往依赖于边界框来定位目标，但易受背景噪音和复杂场景影响。 为解决这些问题，作者提出了一种创新的策略。首先，他们采用了一种新的跨模态流形排名算法，这不仅考虑了RGB和T模态数据的互补性，还引入了软跨模态一致性，允许一定程度的不一致性存在，以适应两种模态之间可能存在的特性差异。这种方法旨在提高模型的鲁棒性，使得即使在不同属性下，也能准确地解释和融合信息。 其次，针对标签噪声的问题，作者提出了一个最佳查询学习方法，通过引入中间变量，将其转化为一个基于$l_1$-优化的稀疏学习问题。这样做有助于筛选出最佳的标签，减少噪声对跟踪性能的负面影响。这种标签优化策略进一步提升了模型的准确性。 为了综合处理背景效应，论文将流形排序的结果与基于块的对象特征相结合，利用这些特征进行更精确的目标区分。最后，作者利用结构化支持向量机（SVM）进行最终的RGB-T跟踪，确保了整个流程的稳定性和有效性。 实验结果表明，该方法在大规模基准数据集上表现出色，相对于当前国家最先进的跟踪技术，显示出明显的性能提升。本文的研究工作对于提高RGB-T目标跟踪的鲁棒性和精度具有重要意义，尤其是在复杂多变的环境中，为视觉跟踪领域的研究者提供了一种新的解决方案。