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J-GLOBAL ID:201702239906959433   整理番号:17A0165630

結合特性ヒストグラムに基づく平均シフト目標追跡アルゴリズムを提案した。【JST・京大機械翻訳】

Mean shift target tracking algorithm based on joint feature histogram
著者 (4件):
資料名:
巻: 31  号: 10  ページ: 1845-1852  発行年: 2016年 
JST資料番号: C2107A  ISSN: 1001-0920  CODEN: KYJUEF  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: 中国 (CHN)  言語: 中国語 (ZH)
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単一色特性の追跡性能が悪いという欠点を克服するために,結合特性ヒストグラムに基づく平均シフト目標追跡アルゴリズムを提案した。色,エッジ,および運動の3つの相補性情報を用いて,ターゲットモデルの記述能力を向上させるために,確率的追跡を行った。運動情報を用いて,色とエッジモデルの核関数を修正し,背景色と輪郭追跡の影響を克服した。各特徴の重みに従って,適応型の融合法を用いて,相関特性ヒストグラムを生成し,次に,目標追跡を達成するために,目標追跡を達成するために,平均シフト追跡フレームに,構築した目標モデルを融合した。実験結果は,提案したアルゴリズムが高い精度を持つことを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
著者キーワード (4件):
分類 (2件):
分類
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パターン認識  ,  図形・画像処理一般 
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