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J-GLOBAL ID：201702281007111682   整理番号：17A0329341

修正粒子フィルタに基づく固定形状移動物体の追跡【Powered by NICT】

Tracking of fixed shape moving objects based on modified particle filters

著者 (7件)： Masood Haris (Department of Computer Engineering, National University of Sciences and Technology, Islamabad, Pakistan) ,  Rehman Saad (Department of Computer Engineering, National University of Sciences and Technology, Islamabad, Pakistan) ,  Khan Muazzam (Department of Computer Engineering, National University of Sciences and Technology, Islamabad, Pakistan) ,  Javed Qaiser (Department of Computer Engineering, National University of Sciences and Technology, Islamabad, Pakistan) ,  Abbas M. (Department of Computer Engineering, National University of Sciences and Technology, Islamabad, Pakistan) ,  Alam M. (University of South Alabama, USA) ,  Young Rupert (University of Sussex, UK)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICCIT  ページ： 240-245  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： 高分解能イメージングとその処理は最も研究された地域の絶対必要な一つである。リモートシーンの中の移動オブジェクトの認識は,そこに存在する複数の物体の存在のために困難な課題である。同様に,認識部後の対象を追跡するために対象物体の座標だけでなく,閉塞の原因であることを物体の定数変化のため困難な仕事でもある。タスクを簡素化するために,アルゴリズムの一定更新は,タスクの主要二課題に関連するこの地域で実施された。一つは対象物を認識するために時間を短縮する方法であり,もう一つは効率的にそれを追跡し,リアルタイムにすることである。本論文では,粒子フィルタを用いた物体を追跡する効率的に提示した統一的アプローチ。第一段階は,物体の座標を同定することであると,境界ボックスをその上に置いた。追跡アルゴリズムは,確率論的推定を用いた連続フレーム中の移動物体を効率的に追跡させ,粒子フィルタを使用した。粒子フィルタは推定のためのMarkov連鎖に関連した確率変数の事後分布を使用した。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： アルゴリズム ,  確率論 ,  Markov連鎖 ,  閉塞 ,  簡素化 ,  *移動体
準シソーラス用語： 事後分布 ,  確率変数 ,  追跡アルゴリズム ,  実時間 ,  高精細画像 ,  *粒子フィルタ , 【Automatic Indexing@JST】

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

タイトルに関連する用語 (3件)： 粒子フィルタ ,  移動物体 ,  追跡