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J-GLOBAL ID：201502254662513688   整理番号：15A0707499

最近隣のフィールド駆動確率的サンプリングを介した急激なモーショントラッキング

Abrupt motion tracking via nearest neighbor field driven stochastic sampling

著者 (6件)： ZHOU Tianfei (Beijing Lab. of Intelligent Information Technol., School of Computer Sci., Beijing Inst. of Technol., Beijing, CHN) ,  LU Yao (Beijing Lab. of Intelligent Information Technol., School of Computer Sci., Beijing Inst. of Technol., Beijing, CHN) ,  LV Feng (Beijing Lab. of Intelligent Information Technol., School of Computer Sci., Beijing Inst. of Technol., Beijing, CHN) ,  DI Huijun (Beijing Lab. of Intelligent Information Technol., School of Computer Sci., Beijing Inst. of Technol., Beijing, CHN) ,  ZHAO Qingjie (Beijing Lab. of Intelligent Information Technol., School of Computer Sci., Beijing Inst. of Technol., Beijing, CHN) ,  ZHANG Jian (Advanced Analytics Inst., Univ. of Technol., Sydney, AUS)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 165  ページ： 350-360  発行年： 2015年10月01日 
JST資料番号： W0360A  ISSN： 0925-2312  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 確率的サンプリングベースのトラッカは,急激なモーショントラッキングに関して良い性能を示す為に,最近,人気を得て来た。しかしながら,従来の方法は,検索空間が非効率的な予備サンプリング位相を均一に探求する必要がある為,2段サンプリングパラダイムを使用する必要がある。本論文は,これ等の問題に対処する為に,ベイジアンフィルタリングフレームワークに於ける新規なサンプリングに基づく手法を提案した。このフレームワークの中で,最近傍フィールド推定は,重要提案確率を計算するために利用される。ここで,最近傍フィールド推定は,有望な領域に向かってマルコフ連鎖検索を導くので,サンプリング効率を高める;事前にモーション分布を考慮するならば,平滑化確率的サンプリングモンテカルロアルゴリズムは,平滑重量更新方式により事後分布を近似出来る。更に,急激で円滑な動きを同時に追跡する為に,オンライン追跡中に急激な動きの存在を発見し,検出出来る方式を開発した。挑戦的な画像シーケンスに於ける広範な実験では,急激な動きを処理するアルゴリズムの有効性と堅牢さを実証した。Copyright 2015 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *追跡 ,  *標本抽出 ,  *近似法 ,  *検索 ,  フィルタ ,  構成 ,  Markov連鎖 ,  速度 ,  アルゴリズム ,  画像
準シソーラス用語： Bayesianフィルタ ,  *サンプリング【統計】 ,  サンプリング効率 ,  パラダイム ,  フレームワーク ,  *モーショントラッキング ,  画像シーケンス ,  *最近隣探索

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  計算理論  (JB02000A) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： フィールド ,  確率 ,  サンプリング ,  モーショントラッキング