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J-GLOBAL ID：201702217122493425   整理番号：17A1730900

相関フィルタと二値記述子による高速視覚物体追跡【Powered by NICT】

Fast visual object tracking via correlation filter and binary descriptors

著者 (3件)： Xu Tianyang (School of IoT Engineering, Jiangnan University, Wuxi, 214122, China) ,  Wu Xiao-Jun (School of IoT Engineering, Jiangnan University, Wuxi, 214122, China) ,  Feng Fei (School of IoT Engineering, Jiangnan University, Wuxi, 214122, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ISC2  ページ： 1-4  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)

抄録/ポイント： 視覚オブジェクトトラッキングは,スマートシティの構築における基本単位の一つである複雑なシナリオにおける標的であると認識する動的外見モデルを確立することに焦点を当てたものである。本論文では,複数の局所パッチマッチング問題として視覚物体追跡を考察し,相関フィルタと二元記述子に基づくオンライン追跡装置を設計した。追跡モデルに二元記述子,信頼性のあるロバストな局所特徴情報を提供することを統合した。さらに,自己適応型意思決定方式は,大域的な相関情報と局所特徴記述子を融合することを提案した。ベンチマークビデオ上での実験結果により,提案追跡器の有効性とロバスト性を費やした。Copyright 2017 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： 意思決定 ,  *高速度 ,  *視覚 ,  ロバスト性 ,  トラッキング装置 ,  信頼性
準シソーラス用語： 自己適応 ,  局所特徴 ,  オンライン ,  外見モデル ,  スマートシティ ,  *物体追跡 ,  *相関フィルタ , 【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 (5件)： 相関フィルタ ,  二値 ,  記述子 ,  視覚 ,  物体追跡