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J-GLOBAL ID：201702223830276849   整理番号：17A0314364

階層ツリー構造制約のあるマルチレベル視覚追跡【Powered by NICT】

Multi-level visual tracking with hierarchical tree structural constraint

著者 (4件)： Wang Jingjing (CAS Key Laboratory of Electromagnetic Space Information, University of Science and Technology of China, Hefei, China) ,  Yu Nenghai (CAS Key Laboratory of Electromagnetic Space Information, University of Science and Technology of China, Hefei, China) ,  Zhu Feng (CAS Key Laboratory of Electromagnetic Space Information, University of Science and Technology of China, Hefei, China) ,  Zhuang Liansheng (CAS Key Laboratory of Electromagnetic Space Information, University of Science and Technology of China, Hefei, China)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 202  ページ： 1-11  発行年： 2016年08月19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： 最近,部品ベースモデルはオクルージョン処理と変形におけるその有望な結果のための視覚追跡における注目を集めている。しかしターゲットを分割部分にどのように部品間の関係をモデル化する方法をまだ未解決の問題。本論文では,マルチレベル標的表現と階層木構造制約に基づくロバストなトラッカーを提案した。マルチレベルターゲット表現では,三種類のレベル:境界ボックス(上)レベル,スーパーピクセル(中)レベルとキーポイント(下)レベルで標的をモデル化した。すべてのレベルで部品間の関係を層内及び層間構造的制約を含む提案した階層ツリーによりモデル化した。全ての部分の位置は,外見類似性と階層木構造制約の両方を考慮に入れた統合目的関数における共同最適化した。外観モデルと階層ツリー構造は両出現と構造のターゲットの変化に適応するためのオンライン更新した。各種の挑戦的なビデオ列の上で包括的な実験を行い,提案した方法は最新のトラッカーの性能を著しく上回ることを実証した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *制約条件 ,  モデリング ,  類似性 ,  木構造 ,  目的関数 ,  ロバスト性 ,  *ツリー構造 ,  最適化 ,  オクルージョン
準シソーラス用語： ビデオ列 ,  オンライン ,  *ビジュアルトラッキング ,  *マルチレベル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 物体追跡 ,  部品ベースモデル ,  マルチレベル表現 ,  階層的ツリー ,  構造制約

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 階層 ,  ツリー構造 ,  制約 ,  マルチレベル ,  視覚追跡