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J-GLOBAL ID：201602227767319242   整理番号：16A1048981

局所敏感核のまばらな表現に基づくのビデオ追跡【JST・京大機械翻訳】

Visual Tracking via Locality-sensitive Kernel Sparse Representation

著者 (5件)： Huang Hongtu (Aeronautics and Astronautics Engineering College, Air Force Engineering University) ,  Bi Duyan (Aeronautics and Astronautics Engineering College, Air Force Engineering University) ,  Gao Shan (Aeronautics and Astronautics Engineering College, Air Force Engineering University) ,  Zha Yufei (Aeronautics and Astronautics Engineering College, Air Force Engineering University) ,  Hou Zhiqiang (Information and Navigation Institute, Air Force Engineering University)
資料名： Dianzi yu Xinxi Xuebao  (Dianzi yu Xinxi Xuebao)
巻： 38  号： 4  ページ： 993-999  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2507A  ISSN： 1009-5896  CODEN： DKXUEC  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： この論文では,ノルム制約の下でのスパース判別情報の不足を表現の問題を解決するために,局所敏感核のスパース表現のビデオ目標追跡アルゴリズムに基づいて提案する。目標を向上させるための線形分割のために,まず候補ターゲットのSIFT特徴を表すが,次に,ガウスカーネルマッピングにより高次元カーネル空間から高次元カーネル空間において局所感度制約の下での核のスパース解を求める最も大きく,スパース核を表すマルチスケールを経て値池化候補目標を得た的に表し,最後に,候補目標分類器はスコアが最も大きかったのは目標としての追跡位置選択候補目標のオンラインの代入のSVMSを表す。実験結果は核のスパース表現でデータの局所的情報を利用するために,アルゴリズムのロバスト性のある程度の向上を得たことを示した。Data from the ScienceChina, LCAS.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 線形性 ,  透視図法 ,  *録画装置 ,  アルゴリズム ,  高次元 ,  ノルム ,  ロバスト性 ,  制約条件
準シソーラス用語： オンライン ,  スコア ,  マルチスケール ,  カーネル空間 ,  追跡アルゴリズム ,  スパース表現 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Visual tracking ,  Kernel sparse representation ,  Locality-sensitive constraint ,  Support Vector Machine (SVM)

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

タイトルに関連する用語 (4件)： 核 ,  表現 ,  ビデオ ,  追跡