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J-GLOBAL ID：201702260547911265   整理番号：17A1034304

選択的物体と文脈追跡【Powered by NICT】

Selective object and context tracking

著者 (4件)： Zhou Ce (School of Computer Science and Technology, Tianjin University, 300072, China) ,  Guo Qing (School of Computer Science and Technology, Tianjin University, 300072, China) ,  Wan Liang (School of Computer Software, Tianjin University, 300072, China) ,  Feng Wei (School of Computer Science and Technology, Tianjin University, 300072, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICASSP  ページ： 1947-1951  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： ロバストな外見モデルが最先端の追跡にとってかなり重要である。しかし,このようなトラッカは,前景外見モデルの信頼性に依存している。前景が閉塞またはシーンは似た外観を用いた複数オブジェクトを含む場合,このような基礎は破壊された。これらの困難を取り扱うためにトラッカーの能力を拡張するために,著者らは,ターゲットが類似した物体による閉塞あるいは囲まれているかどうかについては二種類の測定によって決定される前景外見モデルの信頼性に従っている対象の位置決定のための選択的物体と文脈追跡を提案した。広範な実験を行い,提案手法はVOT TIR,2015年データセット上での最先端技術の追跡よりも優れた性能を達成し,前景外見は完全に信頼できない場合でもターゲットを追跡できることを示した。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： *ロバスト性 ,  信頼性 ,  位置決め
準シソーラス用語： 最先端技術 ,  前景 ,  外見モデル , 【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)： 物体 ,  文脈 ,  追跡