Imperial College London

Professor Yiannis Demiris

Faculty of EngineeringDepartment of Electrical and Electronic Engineering

Professor of Human-Centred Robotics, Head of ISN
 
 
 
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1014Electrical EngineeringSouth Kensington Campus

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@inproceedings{Kristan:2016:10.1007/978-3-319-48881-3_54,
author = {Kristan, M and Leonardis, A and Matas, J and Felsberg, M and Pflugfelder, R and Cehovin, L and Vojir, T and Hager, G and Lukezic, A and Fernandez, G and Gupta, A and Petrosino, A and Memarmoghadam, A and Garcia-Martin, A and Montero, AS and Vedaldi, A and Robinson, A and Ma, AJ and Varfolomieiev, A and Alatan, A and Erdem, A and Ghanem, B and Liu, B and Han, B and Martinez, B and Chang, C-M and Xu, C and Sun, C and Kim, D and Chen, D and Du, D and Mishra, D and Yeung, D-Y and Gundogdu, E and Erdem, E and Khan, F and Porikli, F and Zhao, F and Bunyak, F and Battistone, F and Zhu, G and Roffo, G and Subrahmanyam, GRKS and Bastos, G and Seetharaman, G and Medeiros, H and Li, H and Qi, H and Bischof, H and Possegger, H and Lu, H and Lee, H and Nam, H and Chang, HJ and Drummond, I and Valmadre, J and Jeong, J-C and Cho, J-I and Lee, J-Y and Zhu, J and Feng, J and Gao, J and Choi, JY and Xiao, J and Kim, J-W and Jeong, J and Henriques, JF and Lang, J and Choi, J and Martinez, JM and Xing, J },
doi = {10.1007/978-3-319-48881-3_54},
pages = {777--823},
publisher = {SPRINGER INT PUBLISHING AG},
title = {The Visual Object Tracking VOT2016 Challenge Results},
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year = {2016}
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RIS format (EndNote, RefMan)

TY  - CPAPER
AB - © Springer International Publishing Switzerland 2016. The Visual Object Tracking challenge VOT2016 aims at comparing short-term single-object visual trackers that do not apply pre-learned models of object appearance. Results of 70 trackers are presented, with a large number of trackers being published at major computer vision conferences and journals in the recent years. The number of tested state-of-the-art trackers makes the VOT 2016 the largest and most challenging benchmark on short-term tracking to date. For each participating tracker, a short description is provided in the Appendix. The VOT2016 goes beyond its predecessors by (i) introducing a new semi-automatic ground truth bounding box annotation methodology and (ii) extending the evaluation system with the no-reset experiment. The dataset, the evaluation kit as well as the results are publicly available at the challenge website (http: //votchallenge.net).
AU - Kristan,M
AU - Leonardis,A
AU - Matas,J
AU - Felsberg,M
AU - Pflugfelder,R
AU - Cehovin,L
AU - Vojir,T
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AU - Lebeda,K
AU - Gao,K
AU - Mikolajczyk,K
AU - Qin,L
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AU - Rapuru,MK
AU - Poostchi,M
AU - Maresca,M
AU - Danelljan,M
AU - Mueller,M
AU - Zhang,M
AU - Arens,M
AU - Valstar,M
AU - Tang,M
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AU - Khan,MH
AU - Wang,N
AU - Fan,N
AU - Al-Shakarji,N
AU - Miksik,O
AU - Akin,O
AU - Moallem,P
AU - Senna,P
AU - Torr,PHS
AU - Yuen,PC
AU - Huang,Q
AU - Martin-Nieto,R
AU - Pelapur,R
AU - Bowden,R
AU - Laganiere,R
AU - Stolkin,R
AU - Walsh,R
AU - Krah,SB
AU - Li,S
AU - Zhang,S
AU - Yao,S
AU - Hadfield,S
AU - Melzi,S
AU - Lyu,S
AU - Li,S
AU - Becker,S
AU - Golodetz,S
AU - Kakanuru,S
AU - Choi,S
AU - Hu,T
AU - Mauthner,T
AU - Zhang,T
AU - Pridmore,T
AU - Santopietro,V
AU - Hu,W
AU - Li,W
AU - Huebner,W
AU - Lan,X
AU - Wang,X
AU - Li,X
AU - Li,Y
AU - Demiris,Y
AU - Wang,Y
AU - Qi,Y
AU - Yuan,Z
AU - Cai,Z
AU - Xu,Z
AU - He,Z
AU - Chi,Z
AU - Kristan,M
AU - Leonardis,A
AU - Matas,J
AU - Felsberg,M
AU - Pflugfelder,R
AU - ehovin,L
AU - Vojír,T
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AU - Lukei,A
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AU - Varfolomieiev,A
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AU - Yeung,DY
AU - Gundogdu,E
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AU - Porikli,F
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AU - Bastos,G
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AU - Possegger,H
AU - Lu,H
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AU - Drummond,I
AU - Valmadre,J
AU - Jeong,JC
AU - Cho,JI
AU - Lee,JY
AU - Zhu,J
AU - Feng,J
AU - Gao
DO - 10.1007/978-3-319-48881-3_54
EP - 823
PB - SPRINGER INT PUBLISHING AG
PY - 2016///
SN - 0302-9743
SP - 777
TI - The Visual Object Tracking VOT2016 Challenge Results
UR - http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-48881-3_54
UR - http://gateway.webofknowledge.com/gateway/Gateway.cgi?GWVersion=2&SrcApp=PARTNER_APP&SrcAuth=LinksAMR&KeyUT=WOS:000389501700054&DestLinkType=FullRecord&DestApp=ALL_WOS&UsrCustomerID=1ba7043ffcc86c417c072aa74d649202
ER -