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J-GLOBAL ID：201602285812664274   整理番号：16A0805393

構造正則化圧縮追跡【Powered by NICT】

Structure-regularized compressive tracking

著者 (4件)： Guo Qing (School of Computer Science and Technology, Tianjin University, Tianjin, China) ,  Feng Wei (School of Computer Science and Technology, Tianjin University, Tianjin, China) ,  Zhou Ce (School of Computer Science and Technology, Tianjin University, Tianjin, China) ,  Wu Bin (School of Computer Science and Technology, Tianjin University, Tianjin, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICME  ページ： 1-6  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： 圧縮ランダム射影は非回転4次元長方形からの効果的なHaar類似特徴,迅速で信頼性のある物体追跡を支援することを導き出す為の強力な出現モデルである。本論文では,このような成功した圧縮追跡方式は,更なる構造正則化によって著しく改善できることを示した。具体的には,二有効な構造正則化を提案した。まず,スーパピクセルにより誘導された,圧縮ランダム射影は常に画像の豊富な局所構造情報を十分にによって,より差別的な特徴を生成することができることを見出した。第二に,より正確なオブジェクト位置決めを実現するための任意回転5D長方形から実現可能なHaar類似特徴の低コスト抽出を可能にする高速方向性統合を提示した。数最先端の方法の提案した構造正則化圧縮トラッカーを比較した。挑戦的なベンチマークデータセット上での包括的な実験を行い,優れた性能と提案した手法は同等のリアルタイム速度を検証した。Copyright 2016 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： 位置決め ,  射影 ,  画像 ,  四次元 ,  指向性 ,  信頼性 ,  *正則化 ,  高速度
準シソーラス用語： 実時間 ,  局所構造 ,  物体追跡 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (2件)： 正則化 ,  追跡