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J-GLOBAL ID：201702248855694066   整理番号：17A0144385

物体追跡のためのスパース出現とBayes推論モデルの結合【Powered by NICT】

Combining sparse appearance and Bayesian inference models for object tracking

著者 (3件)： Jiang Zhengqiang (School of Computer Science and Engineering, Changshu Institute of Technology, Changshu, 215500, China) ,  Xu Benlian (School of Electrical and Automatic Engineering, Changshu Institute of Technology, Changshu, 215500, China) ,  Gong Shengrong (School of Computer Science and Engineering, Changshu Institute of Technology, Changshu, 215500, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICCAIS  ページ： 76-81  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： 本論文では,固定カメラで獲得したビデオ列における歩行者を追跡するためのスパース外見モデルを組み合わせたベイズ推定の枠組みにする方法を提示した。各歩行者のための4次元平滑化カラーヒストグラム集合の線形結合としてスパース外見モデルを定式化した。これらカラーヒストグラムはDalalとTriggsによって提案されたヒト検出器からの異なる信頼度の値を持つすべての検出ウィンドウを計算した。物体追跡は,ベイズ推定法を用いて行った。閉塞処理のために,筆者らは,標的の観察を含む電位領域を得るためにKalmanフィルタを統合し,最も可能性のある観察を得るために,事後推定を最大使用した。ベンチマークビデオデータセット上で提案トラッキング手法をテストした。実験の結果,提案した追跡法は,オクルージョン処理法を使用せずに1よりも優れており,ヒト検出器からの部分オクルージョンと偽陰性誤差を扱うことができることを示した。Copyright 2017 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： 平滑化 ,  *透視図法 ,  ヒト ,  歩行者 ,  *Bayes推定 ,  検出器 ,  Kalmanフィルタ ,  信頼度 ,  四次元 ,  オクルージョン
準シソーラス用語： カラーヒストグラム ,  外見モデル ,  ビデオ列 ,  固定カメラ ,  *物体追跡 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 物体追跡 ,  Bayes推論 ,  モデル