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J-GLOBAL ID：201702233990210687   整理番号：17A0414277

基底マッチングを介したロバストなビジュアルトラッキング【Powered by NICT】

Robust Visual Tracking via Basis Matching

著者 (4件)： Zhang Shengping (School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology, Weihai, China) ,  Lan Xiangyuan (Department of Computer Science, Hong Kong Baptist University, Hong Kong) ,  Qi Yuankai (School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology, Harbin, China) ,  Yuen Pong C. (Department of Computer Science, Hong Kong Baptist University, Hong Kong)
資料名： IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology  (IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology)
巻： 27  号： 3  ページ： 421-430  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0321A  ISSN： 1051-8215  CODEN： ITCTEM  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： ほとんどの既存の追跡手法は検出フレームワークによる追跡またはマッチングフレームワークによる追跡のいずれかに基づいている。前者は正と負の試料を用いて識別分類器,信頼できない試料による追跡ドリフトを引き起こすであろうを学習する必要がある。後者は通常ターゲット候補と追跡標的,経時的外観変化を標的とするロバストでない間の局所関心点どうしを照合することによりトラッキングを行う。本報告では,Basisマッチングよりもむしろ点マッチングに基づくロバストな追跡のためのマッチングフレームワークによる新しいトラッキングを提案した。特に,Gabor基底関数のセットを用いてターゲット画像から目標物モデルを,最大プーリング後の対応する空間位置に大きな応答を学習する。追跡中に,それらの対応する空間位置にGabor基底関数の応答を計算することにより評価した標的候補である。挑戦的な課題シーケンスの集合上での実験結果により,提案した追跡法の性能を,幾つかの最新の方法のものよりも優れていることを検証した。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： 画像 ,  *マッチング ,  ドリフト ,  *ロバスト性 ,  基底関数 ,  *基底
準シソーラス用語： 関心領域 ,  *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 (4件)： 基底 ,  マッチング ,  ロバスト ,  ビジュアルトラッキング