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J-GLOBAL ID：201702261795313209   整理番号：17A1857243

最適化粒子フィルタによるビデオ目標追跡のための新しい方法を提案した。【JST・京大機械翻訳】

Visual object tracking based on particle filter optimized by harmony search algorithm

著者 (2件)： Li Hexiang (广州工程技術職業学院 信息工程系,广東 广州,510075) ,  Deng Huifang (華南理工大学 計算机科学与工程学院,广東 广州,510006)
資料名： Jisuanji Gongcheng yu Sheji  (Jisuanji Gongcheng yu Sheji)
巻： 38  号： 7  ページ： 1905-1910  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3599A  ISSN： 1000-7024  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： 粒子フィルタ(PF)に基づく目標追跡アルゴリズムにおけるサンプル劣化の問題を解決するために,再サンプリング粒子フィルタに基づくビデオ目標追跡方式を提案して,それは,音響探索アルゴリズム(HS)によって最適化した。Gauss混合モデル(GMM)を用いて,背景モデリングを行い,そして,粒子フィルタを,目標ビデオフレームにおいて実行し,そして,ヒストグラムマッチング法を,各粒子の重みを割り当てるために,用いた;。そして,それは,粒子フィルタによって,実行されることができた。新しい粒子を,音響探索アルゴリズムを用いて生成し,サンプルのランダム性を改善するために,いくつかの粒子を放棄することにより,新しい粒子を生成した。粒子重みづけにより,粒子の重みを推定し,粒子の重みに従って目標状態を推定した。BoBoTおよびDTUデータセットに関する実験結果は,提案したアルゴリズムが,ターゲットの背景,スケーリング,オクルージョン,照明などの変化に対してロバストであり,他のアルゴリズムよりも良好な性能を得ることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *録画装置 ,  *最適化 ,  アルゴリズム ,  ロバスト性 ,  重みづけ ,  オクルージョン ,  音響
準シソーラス用語： ランダム性 ,  ヒストグラムマッチング ,  Gauss混合モデル ,  探索アルゴリズム ,  リサンプリング ,  追跡アルゴリズム ,  *ターゲット追跡 ,  *粒子フィルタ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： object tracking ,  harmony search algorithm ,  resampling particle filter ,  sample randomness ,  Gaussian mixture model

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)： 最適化 ,  粒子フィルタ ,  ビデオ ,  目標追跡 ,  提案