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J-GLOBAL ID：201702247535947078   整理番号：17A0067102

スケール適応構造のための目標追跡アルゴリズムを提案した。【JST・京大機械翻訳】

Structured Output Target Tracking Algorithm with Scale Adaptation

著者 (5件)： Zhao Tianyun (School of Automation,Northwestern Polytechnical University) ,  Lu Xin (School of Automation,Northwestern Polytechnical University) ,  Wang Hongxun (Aeronautical and Astronautical Engineering College,Air Force Engineering University) ,  Li Huihui (School of Automation,Northwestern Polytechnical University) ,  Hu Xiuhua (School of Automation,Northwestern Polytechnical University)
資料名： Xibei Gongye Daxue Xuebao  (Xibei Gongye Daxue Xuebao)
巻： 34  号： 4  ページ： 677-683  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2195A  ISSN： 1000-2758  CODEN： XGDUE2  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： ターゲットスケールが明らかに変化するときに,固定スケールの構造出力目標追跡アルゴリズムを用いて,追跡失敗の問題を解決するために,改良スケール適応型目標追跡アルゴリズムを提案した。新しいアルゴリズムは,従来の構造追跡アルゴリズムに基づいて,ターゲットの運動情報を候補サンプルのサンプリングプロセスに導入して,目標の現在の位置とスケールを予測するためにブートストラップフィルタの状態遷移モデルを使用して,マルチスケールサンプル集合を作り出して,固定スケールの一様なサンプリングを避けた。アルゴリズムの計算量を減少させるために,スケール適応性を実現した。実験結果は,提案したアルゴリズムがターゲットの明らかなスケール変化,部分的オクルージョン,および回転などのロバスト性を持ち,従来の構造の出力追跡アルゴリズムと比較して実時間性能を改善することを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  適応性 ,  オクルージョン ,  ロバスト性 ,  計算量 ,  粒子フィルタ ,  *追跡アルゴリズム
準シソーラス用語： 実時間 ,  状態遷移モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： real-time control ,  target tracking ,  scale adaptation ,  structured SVM ,  bootstrap filter

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： スケール ,  適応 ,  目標追跡 ,  アルゴリズム ,  提案