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J-GLOBAL ID：201702211087785826   整理番号：17A0094754

圧縮センシングに基づく相補的特徴重み付け目標追跡アルゴリズムを提案した。【JST・京大機械翻訳】

Target tracking algorithm based on complementary feature weighting of compressive sensing

著者 (3件)： Cao Yiqin (School of Software, East China Jiaotong University) ,  Zhou Xiaoci (School of Software, East China Jiaotong University) ,  Huang Xiaosheng (School of Information Engineering, East China Jiaotong University)
資料名： Jisuanji Gongcheng yu Yingyong  (Jisuanji Gongcheng yu Yingyong)
巻： 52  号： 19  ページ： 213-217  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2533A  ISSN： 1002-8331  CODEN： JGYYAT  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： 圧縮センシングに基づく目標追跡アルゴリズムには,単一特性があり,目標テクスチャや照明変動が大きいときに,不安定な問題を解決するために,圧縮センシングに基づく相補的特徴重みづけ目標追跡アルゴリズムを提案する。このアルゴリズムは2つのランダムな測定マトリックスによって2つの相補的テクスチャ特徴とグレーの平均値特徴を抽出して,これらの2つの特性のサンプルの分類結果を計算して,特徴の重みを更新して,次に,次のフレームの位置を探索するために選択した重み特徴を使用した。分類器更新の過程において,追跡過程における異なる特性の安定性のために,異なる速度の更新を採用した。異なるビデオの実験結果は,提案したアルゴリズムが正確で,リアルタイムの要求を満たすことを示した。相関アルゴリズムと比較して,新しいアルゴリズムは,テクスチャや照明の変化が大きい場合に,より強いロバスト性を持っている。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 録画装置 ,  *重みづけ ,  *アルゴリズム ,  ロバスト性
準シソーラス用語： 実時間 ,  テクスチャ特徴 ,  照明変化 ,  テクスチャ ,  *追跡アルゴリズム ,  *圧縮センシング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： compressive sensing ,  target tracking ,  complementary feature ,  multi-feature weighting ,  large weights feature

分類 (2件)： 信号理論  (ND02020G) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 圧縮センシング ,  重み付け ,  目標追跡 ,  アルゴリズム ,  提案