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J-GLOBAL ID：201702230987951485   整理番号：17A1775475

低コントラストにおける小目標追跡法の移動に関する研究【Powered by NICT】

Research on Moving Small Target Tracking Method in Low Contrast

著者 (4件)： Qing Yang ,  Ming Li ,  Xiusheng Duan ,  Yan Xu
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICSGEA  ページ： 542-544  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： 科学技術の開発により,小さいターゲット追跡法は軍事や民間分野で広く使用されている。しかし追跡過程において,小ターゲット画像符号化に用いるときは小割合により影響される。特に低コントラストの条件において,追跡過程である誤差追跡またはターゲットの損失を現れやすい。低コントラストの条件における運動小標的微量能力を改善するために,本論文では,フィルタリングとデータ結合位置決めフレームワークに基づく融合を提案した。低コントラストと観測確率モデルの条件の下での小さな標的足跡プロットの構築を通して,多特徴概念の導入と小標的飛行経路類似性確率の設計を,ターゲット追跡データの関連性が改善された。シミュレーション結果は,フィルタリングとデータ結合位置決めフレームワークに基づく融合技術法は伝統的な小標的追跡アルゴリズムと比較して効率,計算時間を節約することを改善することを示した。低コントラストの小さな目標追跡の改善を通して,多数追跡粒子のは無駄な領域,コストを節約し,追跡効率を改善するで廃棄する必要がない。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： 画像符号化 ,  確率モデル ,  私企業 ,  科学技術 ,  CPU時間 ,  類似性 ,  シミュレーション ,  フィルタリング ,  *コントラスト ,  位置決め
準シソーラス用語： 追跡アルゴリズム ,  足跡 ,  データ結合 ,  *ターゲット追跡 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  フィルタ一般  (NC04021I)

タイトルに関連する用語 (3件)： コントラスト ,  目標追跡 ,  研究