文献

J-GLOBAL ID：202302252689419545   整理番号：23A0467626

CNNによる移動量推定を用いた粒子フィルタによる人物追跡

Person tracking using particle filter with CNN-based displacement estimation

著者 (3件)： 太田一朗 (愛媛大) ,  木下浩二 (愛媛大) ,  一色正晴 (愛媛大)
資料名： 電気・電子・情報関係学会四国支部連合大会講演論文集(CD-ROM)  (Shikoku-Section Joint Convention Record of the Institutes of Electrical and Related Engineers (CD-ROM))
巻： 2022  ページ： ROMBUNNO.13-22  発行年： 2022年09月17日 
JST資料番号： L1738B  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

本文一部表示： 1.はじめに.物体追跡の1つである粒子フィルタ[1]は,状態遷移モデルを用いて粒子の次の状態を決定しているため,追跡対象が遷移モデルと異なる動きをする場合,追跡精度が低下する問題がある.例えば,追跡対象である人物が歩いている状態から急に走り...【本文一部表示】

シソーラス用語： 学習 ,  乱数 ,  運動 ,  *追跡 ,  画像 ,  画素 ,  人間 ,  動画像 ,  有効性 ,  *粒子フィルタ
準シソーラス用語： *人物追跡 ,  物体追跡 ,  高精度化 ,  状態遷移モデル ,  *移動量 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： CNN ,  移動量 ,  推定 ,  粒子フィルタ ,  人物追跡