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J-GLOBAL ID：201702225316089648   整理番号：17A0532935

適応予測圧縮追跡【JST・京大機械翻訳】

Adaptive and Predictive Compressive Tracking

著者 (4件)： Wu Tengfei (Department of Automation, School of Optical-Electrical and Computer Engineering, University of Shanghai for Science and Technology) ,  Jiang Yanxia (Department of Automation, School of Optical-Electrical and Computer Engineering, University of Shanghai for Science and Technology) ,  Liu Ziyuan (Department of Automation, School of Optical-Electrical and Computer Engineering, University of Shanghai for Science and Technology) ,  Zhong Sikai (Department of Automation, School of Optical-Electrical and Computer Engineering, University of Shanghai for Science and Technology)
資料名： Guangdian Gongcheng  (Guangdian Gongcheng)
巻： 43  号： 12  ページ： 92-98  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： 追跡誤差とサンプル採取の欠陥を解決するために,まず第一に,予測ベクトルに基づくサンプリング戦略を導入して,前の2つのフレームによって追跡されたターゲットの位置を予測して,有効なサンプルの範囲第二に,前の2つのフレームによって追跡されたターゲットの照合によって,複雑なバックグラウンドまたはオクルージョンの発生を判断して,BHATTACHARYYA係数を用いて,分類装置のパラメータ更新係数を適応的に変化させた。実験結果は,これらの戦略が圧縮追跡の欠陥によって引き起こされた追跡の失敗を避けて,改良したアルゴリズムのほうが従来のアルゴリズムよりもロバストであることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  ベクトル ,  ロバスト性 ,  オクルージョン ,  *分類装置

著者キーワード (4件)： compressive tracking ,  predictive vector ,  self-adaptive ,  Bayes discriminant

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 適応 ,  予測 ,  追跡