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J-GLOBAL ID：201702241297339316   整理番号：17A1317803

顕著な特徴空間を導入した抗オクルージョン赤外線目標追跡【JST・京大機械翻訳】

Anti-occluded infrared target tracking with salient feature space

著者 (4件)： Ma Tianyi (上海航天控制技術研究所,上海,201109) ,  Zhang Huixiang (上海航天控制技術研究所,上海,201109) ,  Song Minmin (上海航天控制技術研究所,上海,201109) ,  Niu Saisai (上海航天控制技術研究所,上海,201109)
資料名： Hongwai yu Jiguang Gongcheng  (Hongwai yu Jiguang Gongcheng)
巻： 46  号： 3  ページ： 53-59  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2521A  ISSN： 1007-2276  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 赤外線目標追跡における目標テクスチャ情報の欠如により,背景灰色との強い結合,特にオクルージョンの下での特徴情報チェーンの破壊,特徴情報の実際の追跡の問題を解決するために,顕著な特徴空間に基づく抗オクルージョン追跡アルゴリズムを提案した。まず第一に,赤外ターゲットの特性を分析することによって,マルチスケールの有意性,コントラスト,および情報エントロピーのような情報を用いて,特徴ベクトル空間を生成し,ハイパーピクセル特徴距離と空間距離によってクラスタを融合して,ターゲット領域を強調して,顕著なグラフを生成した。次に,顕著な領域と原画像を融合して,複数のターゲット候補領域を生成して,追跡アルゴリズムとして入力した。最後に,ターゲットの空間分布場マトリックスを用いて,大域的候補領域をマッチングし,オクルージョン検出機構を確立し,オクルージョン領域の変化と特徴類似性の変化曲線に基づいてオクルージョンの開始を判断し,オクルージョン判定に基づいてモデル更新戦略を設定した。異なる赤外試験セット上での実験結果により,以下を示した。提案したアルゴリズムは,オクルージョンの下でより良い追跡効果を達成して,追跡アルゴリズムのロバスト性を効果的に強化した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *赤外線 ,  画像 ,  アルゴリズム ,  クラスタ ,  コントラスト ,  *オクルージョン ,  ロバスト性 ,  グラフ ,  類似性
準シソーラス用語： 特徴ベクトル ,  マルチスケール ,  追跡アルゴリズム ,  テクスチャ ,  *ターゲット追跡 ,  *特徴空間 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： infrared target tracking ,  saliency feature ,  distribution fields

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 特徴空間 ,  オクルージョン ,  赤外線 ,  目標追跡