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J-GLOBAL ID：201602233082475514   整理番号：16A1384707

ステープル:実時間トラッキングのための相補的学習者【Powered by NICT】

Staple: Complementary Learners for Real-Time Tracking

著者 (5件)： Bertinetto Luca ,  Valmadre Jack ,  Golodetz Stuart ,  Miksik Ondrej ,  Torr Philip H. S.
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： CVPR  ページ： 1401-1409  発行年： 2016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)

抄録/ポイント： 相関フィルタに基づくトラッカーは最近,優れた性能,モーションブラー,照明変化を示す困難な状況に大きなロバスト性を達成した。しかし,学習するモデルは,トラッキングされたオブジェクトの空間配置に強く依存するので,それらは変形には極めて敏感である。色統計量に基づくモデルは,相補的形質を有していた:それらは形状の変化とよく対応が,照明が配列を通して一致しない時に悩まされている。さらに,色分布だけでは十分に識別することができた。本論文では,リッジ回帰フレームワークにおける相補的手がかりを組み合わせた簡単なトラッカーでは,80FPSよりも速く動作だけでなく一般的なVOT14競技会のすべてエントリでなく,複数のベンチマーク別にみた最近とはるかに洗練されたトラッカーより優れていることを示した。Copyright 2016 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： ロバスト性 ,  ベンチマーク ,  *画像ぼけ ,  統計量
準シソーラス用語： 色分布 ,  照明変化 ,  相関フィルタ ,  *学習者 ,  *実時間 , 【Automatic Indexing@JST】

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)： ステープル ,  実時間 ,  トラッキング ,  学習者