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J-GLOBAL ID：201602236523413126   整理番号：16A0822393

オンライン矩形特徴選択の圧縮追跡アルゴリズムを【JST・京大機械翻訳】

Compression Tracking Algorithm for Online Rectangle Feature Selection

著者 (3件)： Cao Yiqin (School of Software,East China Jiaotong University) ,  Cheng Wei (School of Software,East China Jiaotong University) ,  Huang Xiaosheng (School of Software,East China Jiaotong University)
資料名： Jisuanji Kexue  (Jisuanji Kexue)
巻： 43  号： 1  ページ： 306-309,314  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2530A  ISSN： 1002-137X  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： 圧縮追跡アルゴリズムに対し適切なの矩形特徴を選択しない,容易に目標ドリフト損失現象が出現し,1つの選択オンライン長方形特徴に基づく圧縮追跡アルゴリズムを提案した。まず,初期化の段階では射影行列を生成し,この射影行列を用いて構造候補特徴プールを用いて特徴を抽出し,特徴プールにおいて矩形特徴を用いて,目標との差が大きな矩形特徴を除去する目標特性を表すを行い,最後に分類分率が最も大きかったのはウィンドウを計算し,そしてその目標ウィンドウとして,従って追跡を実現した。実験の結果,このアルゴリズムの特徴の全数は全数追跡アルゴリズムの特徴を圧縮比13%減少し,そして,追跡の精度とロバスト性の面で改善を得た,320画素×240画素サイズに対してもビデオ平均フレーム速度が20FRAME/Sで処理,リアルタイムの要求を満たす。Data from the ScienceChina, LCAS.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  録画装置 ,  圧縮比 ,  ドリフト ,  ロバスト性 ,  *特徴選択 ,  画素
準シソーラス用語： 実時間 ,  フレームレート ,  射影行列 ,  *追跡アルゴリズム ,  *オンライン , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Compressive sensing ,  Online rectangle feature selection ,  Compressive tracking ,  Feature pool

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： オンライン ,  矩形 ,  特徴選択 ,  追跡アルゴリズム