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J-GLOBAL ID：201702278341295508   整理番号：17A0071400

中心に基づく称局部の類似数モデルの平均シフト目標追跡【JST・京大機械翻訳】

Mean shift object tracking based on center symmetric-local similarity number model

著者 (6件)： Liu Wei (Department of Aerospace Intelligence, Aviation University of Air Force) ,  Zhao Wenjie (Department of Aerospace Intelligence, Aviation University of Air Force) ,  Li Cheng (Department of Aerospace Intelligence, Aviation University of Air Force) ,  Li Ting (Department of Aerospace Intelligence, Aviation University of Air Force) ,  Tan Haifeng (Department of Aerospace Intelligence, Aviation University of Air Force) ,  Ma Yangming (PLA 73608 Troop)
資料名： Guotu Ziyuan Yaogan  (Guotu Ziyuan Yaogan)
巻： 28  号： 3  ページ： 37-45  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2688A  ISSN： 1001-070X  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)

抄録/ポイント： 移動目標の実時間追跡を実現するために,本論文では,中心対の類似性の数(CENTER-SYMMETRIC)の新しい局所的テクスチャ記述子を提案した。そして,それを目標特性モデルに導入した。この演算子は中心画素とその8近傍画素の間の大小関係を分析することによって、局部類似数(LOCAL SIMILARITY NUMBER,LSN)のテクスチャ演算子に基づいて、同じ局部の著しいレベルの異なるテクスチャ構造を区別できない問題に対して、中心画素を,局所的勾配情報として使用し,そして,それは,目標の領域におけるCS-LSNの主要モードを有する実際の目標画素を抽出し,そして,背景画素の影響を効果的に抑制し,そして,後続の目標特性モデルの計算量を減らすことができた。実際の目標画素のCS-LSNテクスチャ特徴と色特徴を利用してヒストグラムを構築し、目標の表現を完成した。そして,それを平均シフト(MEANシフト,MS)フレームに埋め込み,追跡を完了する。実験結果は,提案した方法がターゲットの背景と類似性,部分的オクルージョン,照明変化,および物体変形の条件の下でロバスト追跡を達成することができ,ターゲットの大きさが29ピクセル×25ピクセルのとき,処理速度は約25フレーム/Sであり,リアルタイム応用の要求を満たすことができることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 類似性 ,  ロバスト性 ,  *画素 ,  ヒストグラム ,  統制索引語 ,  計算量 ,  オクルージョン
準シソーラス用語： 処理速度 ,  照明変化 ,  色特徴 ,  テクスチャ特徴 ,  テクスチャ ,  移動目標 ,  *ターゲット追跡 ,  *平均シフト , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： object tracking ,  texture feature ,  center symmetric-local similarity number(CS-LSN) ,  mean shift (MS)

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 類似 ,  モデル ,  平均シフト ,  目標追跡