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J-GLOBAL ID：201702226263622438   整理番号：17A0214700

動的遷移モデルに基づく新しい粒子フィルタ目標追跡アルゴリズム【Powered by NICT】

A new particle filter object tracking algorithm based on dynamic transition model

著者 (4件)： Wei Jia (Academe 365 of North-West Poly-Technical University, Xian, China) ,  Hongjuan Liu (Academe 365 of North-West Poly-Technical University, Xian, China) ,  Wei Sun (School of Aerospace Science and Technology, Xidian University, Xian, China) ,  Rong Pan (Academe 365 of North-West Poly-Technical University, Xian, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： IEEE ICIA 2016  ページ： 1832-1835  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： 現在,粒子フィルタアルゴリズムで遭遇する主要な問題は,低利用率と粒子縮退した。新しいアルゴリズムは粒子運動の一次自己回帰モデルに基づいている。予測段階では,物体平均シフトベクトルは状態遷移行列(A)を更新するために使用され,粒子縮退の定量的基準(N_eff)についても紹介した。粒子は縮退条件が満たされるという前提下でGauss分布に従って再分配される。粒子運動パラメータの実時間更新と新しいアルゴリズムによる物体運動パラメータの予測精度の向上の添加のために,効果的なトラッキングの問題は,オブジェクトは衝突にあっても達成され,部分的に閉塞することができた。実験結果は古典的な粒子フィルタアルゴリズムと比較した場合,新しいアルゴリズムはフレーム当りの平均処理時間の短縮の約21%と粒子利用率の増加の約32%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： 再分布 ,  縮退 ,  状態推移行列 ,  *アルゴリズム ,  自己回帰モデル ,  正規分布 ,  加工時間 ,  ベクトル
準シソーラス用語： 予測精度 ,  実時間 ,  平均シフト ,  粒子運動 ,  利用率 ,  *追跡アルゴリズム ,  *粒子フィルタ , 【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 (5件)： 遷移 ,  モデル ,  粒子フィルタ ,  目標追跡 ,  アルゴリズム