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J-GLOBAL ID：201602255422810993   整理番号：16A1046410

GABOR変換の高速追跡アルゴリズムに基づく【JST・京大機械翻訳】

Fast tracking algorithm based on Gabor transformation

著者 (2件)： Xu Tianyang (School of IoT Engineering, Jiangnan University) ,  Wu Xiaojun (School of IoT Engineering, Jiangnan University)
資料名： Jisuanji Gongcheng yu Yingyong  (Jisuanji Gongcheng yu Yingyong)
巻： 52  号： 6  ページ： 134-138,149  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2533A  ISSN： 1002-8331  CODEN： JGYYAT  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： 目標追跡の速度と精度を強化するために,1つのGABOR変換に基づく高速追跡アルゴリズムを提案した。GABOR変換は人間の視覚受容野に対して良好なシミュレーション能力に従って,マルチスケールマルチ方向GABORフィルタを用いて,ターゲット画像に対して特徴抽出を行い,これをターゲットの見かけのモデルを確立して,次に画像マッチングの方法を用いて隣接フレームの目標位置の事後確率分布を得ることで追跡を実現する。その中の特徴は,出力レベルにおいて周波数のコンボリューション特性を利用してFFTを隣接フレームの目標位置の事後確率の高速計算を実現し,追跡を十分にして考慮し級線形マルチチャネルモデルを用いて,異なるスケールと方向のGABOR特徴に融合づけるの速度と精度を抽出した。実験結果は,このアルゴリズムで選択されたGABOR特徴は目標に対して正確にの記述能力があり,これを見かけのモデルを確立し,そして強いロバスト性を示した;同時に追跡過程は簡単で迅速性があるが,精度と速度の上で,他の最先端の追跡アルゴリズムと比較して優位性がある。Data from the ScienceChina, LCAS.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 事後確率 ,  線形性 ,  特徴抽出 ,  *アルゴリズム ,  畳込み ,  ロバスト性 ,  視覚 ,  高速計算 ,  画像 ,  *高速度
準シソーラス用語： 目標位置 ,  画像マッチング ,  受容野 ,  ターゲット追跡 ,  *追跡アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： visual tracking ,  Gabor filter ,  feature fusion ,  image matching

分類 (5件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  音響信号処理  (BB03050C) ,  音声処理  (JE05000E) ,  レーダ  (ND13010H) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (2件)： Gabor変換 ,  追跡アルゴリズム