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J-GLOBAL ID：201702214900747805   整理番号：17A0214741

改良されたTLDは標的追跡アルゴリズム【Powered by NICT】

An improved TLD target tracking algorithm

著者 (5件)： Xu Tao (Key Laboratory of Fiber Optic Sensing Technology and Information Processing, Ministry of Education, Wuhan University of Technology, Wuhan, Hubei, 430070, China) ,  Huang Chaobing (Key Laboratory of Fiber Optic Sensing Technology and Information Processing, Ministry of Education, Wuhan University of Technology, Wuhan, Hubei, 430070, China) ,  He Qing (Guangzhou Institute of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences, Guangzhou, Guangdong, 511458, China) ,  Guan Guan (Guangzhou Institute of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences, Guangzhou, Guangdong, 511458, China) ,  Zhang Yanghong (Guangzhou Institute of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences, Guangzhou, Guangdong, 511458, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： IEEE ICIA 2016  ページ： 2051-2055  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： 目標物の追跡は,常にコンピュータビジョンの分野においてホットな研究話題となっている。トラッキング-学習-検出(TLD)はZdenek Kalalによって提案されたオンライン学習トラッキングのための新しいアルゴリズムである。アルゴリズムでは,検出モジュールの計算がかかり比較的大きかった。この問題を解き,アルゴリズムを改善するために,筆者らは適応分散分類器のしきい値,標的箱の数を効果的に低減できるを更新,実時間性能と追跡精度を改善するためのオンライン学習法を提案した。実験は,元のTLDを用いた改善されたTLDの性能を比較するために実施した。実験結果は,改良されたTLDはより優れた実時間性能と追跡のための高い精度を持つことを示した。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： *アルゴリズム ,  コンピュータビジョン ,  学習
準シソーラス用語： 実時間 ,  オンライン学習 ,  *追跡アルゴリズム , 【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)： TLD ,  標的 ,  追跡アルゴリズム