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J-GLOBAL ID：201602287069123997   整理番号：16A0859277

極端な学習機械のリアルタイム目標追跡アルゴリズムに基づく【JST・京大機械翻訳】

Real Time Object Tracking via OS-ELM

著者 (3件)： Fang Haoyu (School of Optical and Electronic Information, Huazhong University of Science and Technology) ,  Cao Danhua (School of Optical and Electronic Information, Huazhong University of Science and Technology) ,  Wu Yubin (School of Optical and Electronic Information, Huazhong University of Science and Technology)
資料名： Guangdian Gongcheng  (Guangdian Gongcheng)
巻： 43  号： 2  ページ： 40-45  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2092A  ISSN： 1003-501X  CODEN： GUGOEC  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 既存のTBD(TRACKING-BY-DETECTION, TBD)追跡アルゴリズムが計算効率と追跡効果をともに考慮することが困難である2点性能の問題に対して,本論文では1つの新規で迅速な追跡フレームワークを導入した。オンライン配列を極端な学習機械(ON-LINE SEQUENTIAL EXTREME LEARNING MACHINE, OS-ELM)を利用して,インクリメンタル更新目標外観モデル。ELMの学習速度は非常に速いため,分類器が各フレーム,従って分類器によりターゲットに実用的な外観変化を更新することができる。実験結果は,提案したアルゴリズムがリアルタイム追跡を実現することができ,また追跡精度が他のTBDアルゴリズムよりも優れていることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム
準シソーラス用語： 学習速度 ,  オンライン ,  計算効率 ,  *追跡アルゴリズム ,  *実時間 ,  *極度学習機械 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： image processing ,  object tracking ,  extreme learning machine

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 極端な学習機械 ,  リアルタイム ,  目標追跡 ,  アルゴリズム