文献

J-GLOBAL ID：201702223367078486   整理番号：17A0456685

隠蔽を意識した実時間物体追跡【Powered by NICT】

Occlusion-Aware Real-Time Object Tracking

著者 (6件)： Dong Xingping (Beijing Laboratory of Intelligent Information Technology, School of Computer Science, Beijing Institute of Technology, Beijing, China) ,  Shen Jianbing (Beijing Laboratory of Intelligent Information Technology, School of Computer Science, Beijing Institute of Technology, Beijing, China) ,  Yu Dajiang (Beijing Laboratory of Intelligent Information Technology, School of Computer Science, Beijing Institute of Technology, Beijing, China) ,  Wang Wenguan (Beijing Laboratory of Intelligent Information Technology, School of Computer Science, Beijing Institute of Technology, Beijing, China) ,  Liu Jianhong (Beijing Laboratory of Intelligent Information Technology, School of Computer Science, Beijing Institute of Technology, Beijing, China) ,  Huang Hua (Beijing Laboratory of Intelligent Information Technology, School of Computer Science, Beijing Institute of Technology, Beijing, China)
資料名： IEEE Transactions on Multimedia  (IEEE Transactions on Multimedia)
巻： 19  号： 4  ページ： 763-771  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1116A  ISSN： 1520-9210  CODEN： ITMUF8  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： オンライン学習法が最もビデオシーケンスのロバスト性能のために視覚追跡のための人気がある。しかし,雑音更新によるドリフト問題はまだ最も高度に適応オンライン分類器への挑戦。視覚追跡では,変形と長期オクルージョンのような,ターゲットオブジェクトの外見変動は容易に雑音のある更新を引き起こす。この問題を克服するために,新しいリアルタイムオクルージョンアウェアビジュアルトラッキングアルゴリズムを導入した。第一に,このカーネルを持つ巡回構造を持つ新規な二段階分類器統合巡回構造カーネル(ICSK)を学習する。第一段階遷移推定に適用し,第二はスケール推定に使用される。巡回構造は筆者らのアルゴリズムが高速学習と検出を実現する。ICSKは閉塞のない標的を検出し,雑音の多い更新によるこれら分類器を節約するために分類器のプールを構築した。ターゲットは重閉塞または長期閉塞後のとき,エントロピー最小化基準に従って分類器プールから選択された最適分類器を用いてそれをredetect。完全ベンチマーク上での包括的実験を行いその結果,提案実時間アルゴリズムは最先端の方法よりも良好な性能を達成することを実証する。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： ベンチマーク ,  学習 ,  雑音 ,  *オクルージョン ,  閉塞 ,  ドリフト ,  アルゴリズム ,  高速度
準シソーラス用語： 巡回 ,  オンライン ,  ビジュアルトラッキング ,  ビデオシーケンス ,  オンライン学習 ,  *物体追跡 ,  *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)： 隠蔽 ,  意識 ,  実時間 ,  物体追跡