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J-GLOBAL ID：201702261592507072   整理番号：17A1062006

スポーツビデオにおける複数物体の長期追跡のための構造調査【Powered by NICT】

Exploring structure for long-term tracking of multiple objects in sports videos

著者 (3件)： Morimitsu Henrique (Institute of Mathematics and Statistics, University of Sao Paulo, Sao Paulo, Brazil) ,  Bloch Isabelle (LTCI, CNRS, Telecom ParisTech, Universite Paris - Saclay, Paris, France) ,  Cesar-Jr Roberto M. (Institute of Mathematics and Statistics, University of Sao Paulo, Sao Paulo, Brazil)
資料名： Computer Vision and Image Understanding  (Computer Vision and Image Understanding)
巻： 159  ページ： 89-104  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0185A  ISSN： 1077-3142  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,長期こう合と急激な運動を受ける可能性のある複数のオブジェクトを追跡するための構造的関係を利用するための新しいアプローチを提案した。将来フレームからの知識なしにオンラインすべてのオブジェクトを追跡するためのビデオの最初のフレームの中で与えられたアノテーションだけに依存する,すなわちモデルフリーアプローチを使用した。最初のフレームからの確率的属性付き関係グラフ(ARG),ビデオに沿った逐次更新を初期化。シーンを評価するための構造情報のみを用いる代わりに,提案した方法は,新しい追跡仮説を生成するために,考察した。このようにして,この方法を用いて,紛失物の軌跡を改善または回復に関連するオブジェクト候補を発生させることができる。提案した方法は,卓球,バレーボールのいくつかのビデオ,ACASVAデータセット上で評価した。結果は筆者らのアプローチは非常にロバストで柔軟な構造パターンを示すことをスポーツビデオにおけるその他の最先端レベル手法より性能が優れていることができることを示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *録画装置 ,  ロバスト性 ,  アノテーション ,  咬合 ,  軌跡 ,  バレーボール
準シソーラス用語： オンライン , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： マルチオブジェクト追跡 ,  構造情報 ,  粒子フィルタ ,  グラフ

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 (5件)： スポーツ ,  ビデオ ,  物体 ,  長期追跡 ,  調査