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J-GLOBAL ID：201702269934575754   整理番号：17A0214476

地球出現と局所特徴に基づく複合視覚トラッカ【Powered by NICT】

A combined visual tracker based on global appearance and local features

著者 (4件)： Yang Tianyang (Southeast University, Nanjing, Jiangsu Province, China) ,  Jin Lizuo (Southeast University, Nanjing, Jiangsu Province, China) ,  Li Yawei (Southeast University, Nanjing, Jiangsu Province, China) ,  Cui Tong (The 28th Research Institute of CETC, Nanjing, Jiangsu 210007, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： IEEE ICIA 2016  ページ： 602-607  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： ビジュアルトラッキングはコンピュータビジョンの重要な課題であり,自動化ビデオ監視の基礎となっている。本論文では,二つの相補的トラッカーを統合する新しい追跡法,トラッキングされたオブジェクトの局所特徴の動的集合に基づくグローバル出現とトラッカBに基づくトラッカーを提案した。事後確率測度を用いた強化平均値シフトトラッカー,追跡Aはオブジェクトモデルの中に含まれている背景画素の干渉を減少させる何らかのことができた。トラッカーBはSURF RANSAC法を用いた局所特徴マッチングからトラッキングされたオブジェクトの動き推定を得ることができた。組合せ戦略は,トラッキングされたオブジェクトと追跡法の表現を変えること柔軟による応用の範囲を拡大した。VOTにおけるデータセット上での実験結果により,トラッカーのロバスト性と精度を実証した。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： コンピュータビジョン ,  測度 ,  マッチング ,  自動化 ,  *視覚 ,  動き推定 ,  画素 ,  ロバスト性 ,  事後確率 ,  *地球
準シソーラス用語： RANSAC ,  オブジェクトモデル ,  ビデオ監視 ,  ビジュアルトラッキング ,  *局所特徴 , 【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 (3件)： 地球 ,  局所特徴 ,  視覚