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J-GLOBAL ID：201702256513446837   整理番号：17A1269289

視覚SLAMにおける物体追跡の利用【Powered by NICT】

The use of object tracking in visual SLAM

著者 (3件)： Wang X. (Institute of Image Processing and Pattern Recognition (IIPPR), North China University of Technology (NCUT), 5 Jinyuanzhuang Road, Shijingshan Dist., 100044, Beijing, China) ,  Yao Z. (Institute of Image Processing and Pattern Recognition (IIPPR), North China University of Technology (NCUT), 5 Jinyuanzhuang Road, Shijingshan Dist., 100044, Beijing, China) ,  Yang Z. (Institute of Image Processing and Pattern Recognition (IIPPR), North China University of Technology (NCUT), 5 Jinyuanzhuang Road, Shijingshan Dist., 100044, Beijing, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICASI  ページ： 850-853  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： 本論文では,目標指向追跡手法によるビジュアルSLAMを解くための研究を示した。これに関連した目標指向追跡は,よく知られたMeanShiftなど物体追跡手法についても言及するが状態空間または予測に基づくアプローチが含まれていない。目標指向追跡は一般的に移動ロボットの自然シーンで利用可能なわけではない動的または特定のオブジェクトをロックする。引き換えに,その代わりに関心領域(ROI)を追跡することによってビジュアルSLAMを解くためのインスピレーションを与える。そうすることにより,特徴点に依存した間接的な方法は,局所軌道に適用することができる。構築,最終的にビジュアルSLAMを解くための新しい方法を紹介し,この研究で提案した半直接法。実験結果は,このアイデアがどのように機能するかを示した。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： *視覚 ,  移動ロボット
準シソーラス用語： 特徴点 ,  関心領域 ,  状態空間 ,  *物体追跡 ,  *SLAM , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 視覚 ,  SLAM ,  物体追跡