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J-GLOBAL ID：201702253228280157   整理番号：17A0105102

PLSとランダム勾配による目標最適化追跡を組み合わせた。【JST・京大機械翻訳】

Object Optimization Tracking via PLS Representation and Stochastic Gradient

著者 (5件)： Jin Guangzhi (5th Department, Rocket Force University of Engineering) ,  Shi Linsuo (5th Department, Rocket Force University of Engineering) ,  Liu Hao (5th Department, Rocket Force University of Engineering) ,  Mu Weijie (5th Department, Rocket Force University of Engineering) ,  Cai Yanping (5th Department, Rocket Force University of Engineering)
資料名： Dianzi yu Xinxi Xuebao  (Dianzi yu Xinxi Xuebao)
巻： 38  号： 8  ページ： 2027-2032  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2507A  ISSN： 1009-5896  CODEN： DKXUEC  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： 実際の視覚追跡におけるターゲットの外観と背景の非線形変化に対して、部分最小二乗分析(PLS)とランダム勾配に基づく目標最適化追跡方法を提案した。この方法は,目標追跡を誤差と分類損失の組合せ最適化問題に変換する。まず第一に,背景の見かけの変化に対するアルゴリズムの安定性を向上させるために,目標領域の前の背景情報を表現するためにPLS理論の非線形性を使用して,空間的クラスタ化によってターゲット領域の動的変化を記述して,制約条件付きの見かけを確立した。次に,決定論的探索機構を提案して,目的関数を最適化して,誤差と分類損失を最小化した。モデルの特性に基づいて,ランダム勾配分類装置を構築して,モデルの増分特性を更新して,最終的にターゲットの安定した正確な追跡を実現した。マルチシーン対比実験により,このアルゴリズムが効果的にターゲットの前の背景に対する多様な複雑な変化を持つことを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 分類装置 ,  アルゴリズム ,  制約条件 ,  部分最小二乗法 ,  非線形性 ,  クラスタ化 ,  *最適化 ,  目的関数 ,  組合せ最適化問題
準シソーラス用語： 決定論 ,  動的変化 ,  ターゲット追跡 ,  ビジュアルトラッキング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Object tracking ,  Partial Least Squares (PLS) ,  Appearance model ,  Stochastic gradient ,  Joint optimization

分類 (3件)： システム最適化手法  (IA02050Z) ,  食品の検査・取締り  (FJ01054G) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： PLS ,  勾配 ,  目標 ,  最適化 ,  追跡