文献

J-GLOBAL ID：201602290900934513   整理番号：16A0805318

ロバスト物体追跡のためのBayes階層的外観モデル【Powered by NICT】

A Bayesian hierarchical appearance model for robust object tracking

著者 (3件)： Almomani Raed (Wayne State University, Computer Science Department, Detroit, MI 48202) ,  Dong Ming (Wayne State University, Computer Science Department, Detroit, MI 48202) ,  Zhu Dongxiao (Wayne State University, Computer Science Department, Detroit, MI 48202)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICME  ページ： 1-6  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 追跡では,主要な課題の一つは,スケール,姿勢,照明とこう合の変化によるハンドリングの外見変動に由来している。本論文では,ロバストなオブジェクトトラッキングのための新しいBayes階層外観モデル(BHAM)を提案した。著者らのアイデアは,多数の外見モデルの組合せとして標的の出現をモデル化し,それぞれが与えられた視野角の下でターゲットの外観変化をカバーすることである。特に,目標インスタンスはDirichlet過程によりモデル化し,それらの視覚的類似性に基づく動的にクラスタリングした。BHAMは出現データの複雑さを用いて自動的に成長できることを分布の無限非パラメトリック混合を提供する。背景減算とKLTトラッカを用いたBHAMを統合することにより,オブジェクトトラッキングシステムを構築した。実世界ビデオ上での実験結果は,いくつかの最先端技術の追跡と比較した場合,提案システムでは,優れた性能を持つことを示した。Copyright 2016 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： モデリング ,  視覚 ,  減算 ,  咬合 ,  録画装置 ,  類似性 ,  *ロバスト性
準シソーラス用語： 最先端技術 ,  Dirichlet過程 ,  視野角 ,  外見モデル ,  *物体追跡 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： ロバスト ,  物体追跡 ,  外観 ,  モデル