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J-GLOBAL ID：201702254755082220   整理番号：17A0293020

マルチ外観モデルに基づく適応加重目標追跡アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Adaptive Weighted Object Tracking Algorithm Based on Multi-appearance Models

著者 (3件)： Zhu Zhenfeng (School of Information Engineering, Zhengzhou University) ,  Yang Haobo (School of Information Engineering, Zhengzhou University) ,  Ye Yangdong (School of Information Engineering, Zhengzhou University)
資料名： Moshi Shibie yu Rengong Zhineng  (Moshi Shibie yu Rengong Zhineng)
巻： 29  号： 11  ページ： 1019-1027  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2411A  ISSN： 1003-6059  CODEN： MRZHET  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： 部分最小二乗(PLS)追跡アルゴリズムは,特性と外観モデルの間の差異を無視し,照明とオクルージョンの影響を受けやすく,追跡精度を低下させる。上記の問題を解決するために,マルチ外観モデルに基づく適応重みづけ目標追跡アルゴリズム(AWMA)を提案する。まず第一に,いくつかの外観モデルをPLSによって確立する。次に,各々の外観モデルにおける特性の重要性と目標の特徴に従って,適応重みの統合モデルを確立し,そして,複数の外観モデルを統合して,目標とサンプルの間の誤差を分析した。最後に,粒子フィルタを用いてターゲット追跡を実現した。実験結果は,提案したアルゴリズムがノイズデータを効果的にフィルタリングすることができて,目標追跡のロバスト性と時間性能を改良することができることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 重みづけ ,  *アルゴリズム ,  フィルタリング ,  部分最小二乗法 ,  ロバスト性 ,  オクルージョン
準シソーラス用語： ターゲット追跡 ,  粒子フィルタ ,  統合モデル ,  *追跡アルゴリズム ,  *加重 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Partial Least Squares(PLS) ,  Object Tracking ,  Multi-appearance Model ,  Adaptive Weight ,  Particle Filter

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (7件)： マルチ ,  外観 ,  モデル ,  適応 ,  加重 ,  目標追跡 ,  アルゴリズム