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J-GLOBAL ID：201702280445628529   整理番号：17A0357628

結合マルチ特性ヒストグラムに基づく平均シフト歩行者追跡法に関する研究【JST・京大機械翻訳】

Research on Pedestrian Tracking Method Based on Joint Multi-feature Histogram and Mean Shift

著者 (4件)： Wang Aili (Department of information Engineering,China Railway Information Technology Center) ,  Dong Baotian (School of Traffic and Transportation, Beijing Jiaotong University) ,  Sun Yuanyun (Department of information Engineering,China Railway Information Technology Center) ,  Wu Wei (School of Traffic and Transportation, Beijing Jiaotong University)
資料名： Tiedao Xuebao  (Tiedao Xuebao)
巻： 38  号： 12  ページ： 76-85  発行年： 2016年 
JST資料番号： W1488A  ISSN： 1001-8360  CODEN： TIXUF5  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： 単一色特性と目標オクルージョンの間の追跡性能の欠陥を克服するために,マルチ特徴ヒストグラムと平均シフトアルゴリズムを結合した歩行者追跡法を提案した。目標の色とエッジの特徴をヒストグラムモデルによって記述し,動き情報を用いて色とエッジヒストグラムの核関数を修正し,目標変形,背景干渉と局所オクルージョンの影響を低減した。マルチ特徴ヒストグラム情報を用いて,目標と候補ターゲットモデルを構築し,それを平均シフト追跡フレームに埋め込み,歩行者追跡を実現した。目標オクルージョンの問題を解決するために,四段階探索アルゴリズムを提案して,ターゲットの周りの環境,運動などの情報によって目標を捕捉した。実験結果は,この方法が高い精度を持ち,実時間で効果的に歩行者の目標を追跡することができ,検出速度,加速度などの交通情報が実際の収集と一致することを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 交通情報 ,  アルゴリズム ,  核関数 ,  *歩行者 ,  干渉 ,  *ヒストグラム ,  加速度 ,  オクルージョン
準シソーラス用語： 実時間 ,  探索アルゴリズム ,  *歩行者追跡 ,  *平均シフト , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： intelligent transportation ,  pedestrian tracking ,  mean shift ,  histogram distribution ,  joint-feature ,  search strategy

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

タイトルに関連する用語 (5件)： マルチ ,  ヒストグラム ,  平均シフト ,  歩行者追跡 ,  研究