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J-GLOBAL ID：201702218680268041   整理番号：17A0379839

は良好な複数物体追跡に役立つ【Powered by NICT】

What makes for good multiple object trackers?

著者 (3件)： Zhang Yuqi (Center for Research on Intelligent Perception and Computing, National Laboratory of Pattern Recognition, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Huang Yongzhen (Center for Research on Intelligent Perception and Computing, National Laboratory of Pattern Recognition, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Wang Liang (Center for Research on Intelligent Perception and Computing, National Laboratory of Pattern Recognition, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： DSP  ページ： 467-471  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： 本論文では,複数のオブジェクトトラッキングのための検出と外見特徴の重要性を検討した。手作業法と深層学習法を含む広範な検出器を試験した。本論文では,検出性能を改善する簡単にはるかに良好な複数物体追跡結果に導く可能性がある。ここで用いたデータ結合法は[1]で提案されたようにKalmanフィルタとハンガリーアルゴリズムである。CNN特徴と色ヒストグラム特徴は,オブジェクト間の類似性を測定するために外見特徴として抽出した。著者らの実験は,外見特徴はデータ結合を助けることができることを示した。システム全体として一緒に検出とデータ結合を組み合わせた。提案したシステムは,高い精度で17fpsの速度で複数物体を追跡できる。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： *Kalmanフィルタ ,  検出器 ,  類似性
準シソーラス用語： カラーヒストグラム ,  データ結合 ,  検出能 ,  *物体追跡 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (1件)： 複数物体追跡