文献
J-GLOBAL ID:201802254843334584
整理番号:18A0537419
ロバスト視覚物体追跡のための畳込みニューラルネットワークをベースとしたスケール適応カーネル化相関フィルタ【Powered by NICT】
Convolutional neural networks based scale-adaptive kernelized correlation filter for robust visual object tracking
著者 (3件):
Liu Bing
(College of Computer Science and Technology, Chongqing University of Posts and Telecommunications, College of Computer Science, Chongqing University, Chongqing, China)
,
Zhu Zhengyu
(College of Computer Science, Chongqing University Chongqing, China)
,
Yang Yong
(Open Platform Department, China Mobile IOT Company Limited, Chongqing, China)
資料名:
IEEE Conference Proceedings
(IEEE Conference Proceedings)
巻:
2017
号:
SPAC
ページ:
423-428
発行年:
2017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)