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J-GLOBAL ID：201702210655828437   整理番号：17A0667590

視覚追跡を促進するためのデータ駆動型確率的閉塞マスク【Powered by NICT】

Data-Driven Probabilistic Occlusion Mask to Promote Visual Tracking

著者 (4件)： Meshgi Kourosh ,  Maeda Shin-Ichi ,  Oba Shigeyuki ,  Ishii Shin
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： CRV  ページ： 178-185  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： ビジュアルトラッキングの最大の挑戦の一つ,閉塞は改悪観察により多くのトラッカーを妨げ,テンプレート精度を減衰する,あるいはトラッカーに混乱させるオクルダーを紹介した。本研究では,著者らは,前景確率分布を学習して閉塞を検出する手法を提案した。提案アプローチでは,ターゲットがグリッドセルに分割し,閉塞の可能性は,データ駆動的に各セルに対して決定した。細胞のそれぞれの閉塞指標を導入した。各セルのためのこの指標の対応する分布を学習することにより,多様なセットビデオとターゲットを用いて,ビデオや物体に普遍的に適用可能な閉塞確率分布のセットを得た。観測(即ち,オクルージョンマスクを生成する)の異なる細胞に閉塞可能性を割り当てることにより,筆者らが提案したアプローチは,入力の観測の異なる部分の信頼尺度を提供し,多くの一般的な追跡法と組み合わせることができる。本研究では,我々は,複数手がかりPFT,IVT,L1T,L1APG 四粒子フィルタに基づくトラッカーを採用し,閉塞マスクの有効性を試験した。提案した閉塞マスクを利用した観察の誤った部品の重量を低下させ,よりロバストなテンプレート更新を可能にし,オクルダーによる注意散漫を緩和する。法は挑戦的なビデオ上で評価した。定量的結果は,追跡精度向上を明らかにし,異なる閉塞シナリオの下で成功した追跡を示した。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： 精度 ,  確率分布 ,  ロバスト性 ,  *閉塞 ,  録画装置
準シソーラス用語： 高精度化 ,  粒子フィルタ ,  前景 ,  *データ駆動 ,  *ビジュアルトラッキング , 【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 (6件)： 視覚追跡 ,  促進 ,  データ駆動 ,  確率 ,  閉塞 ,  マスク