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J-GLOBAL ID：201702230386049213   整理番号：17A0887867

追跡故障からの回復【Powered by NICT】

Recovery from tracking failure

著者 (5件)： He Ke (School of Information and Communication Engineering, Beijing University of Posts and Telecommunications) ,  Li Ningning (School of Information and Communication Engineering, Beijing University of Posts and Telecommunications) ,  Mo Borui (School of Information and Communication Engineering, Beijing University of Posts and Telecommunications) ,  Yang Bo (School of Information and Communication Engineering, Beijing University of Posts and Telecommunications) ,  Men Aidong (School of Information and Communication Engineering, Beijing University of Posts and Telecommunications)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： GlobalSIP  ページ： 114-118  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： 多くのトラッカーはかなりの成功により近年提案されている。しかし故障もなくすべてのシナリオに対応できる数トラッカー。追跡失敗を避けるために十分なロバスト性トラッカを設計するために非常に困難である。破壊は避けられないので,著者らはトラッカーを補正,破壊を確認し,物体の位置を予測し,物体を再検出にフレームワークを提案した。最初のフレームの元のモデルを用いて,トラッカーを修正することである。追跡の信頼を用いて,追跡失敗を検証することである。最後に,空間コンテキストを用いて,物体が見えないとき物体位置を予測し,追跡失敗後の対象を再検出することである。品種比較実験によれば,他のトラッカーとの比較における提案トラッカーの優位性を検証した。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： *故障 ,  品種 ,  ロバスト性 ,  比較試験 ,  モデル

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)： 追跡 ,  故障 ,  回復