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J-GLOBAL ID：201702262753942581   整理番号：17A1520697

共同サポートベクトルマシンに基づく目標追跡アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Object Tracking Algorithm Based on Joint Support Vector Machine

著者 (3件)： Sun Juntao (清華大学 電子工程系,北京,100084) ,  Zhang Shunli (清華大学 電子工程系,北京,100084) ,  Zhang Li (清華大学 電子工程系,北京,100084)
資料名： Jisuanji Gongcheng  (Jisuanji Gongcheng)
巻： 43  号： 3  ページ： 266-270  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2532A  ISSN： 1000-3428  CODEN： JISGEV  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： 目標と背景の識別度と目標自身の特性を含む外観モデルを得るために,共同サポートベクトルマシンを提案した。サポートベクトルマシンと二種類のサポートベクトルマシンの特徴を組み合わせて,最適化目的関数を設計し,Lagrange乗数法を用いて,二重形式を解き,目標追跡アルゴリズムを実現し,目標の外観モデルの表現のロバスト性を強化し,目標と背景の識別能力を改善した。公開されたテストビデオセットに関する実験結果は,提案したアルゴリズムが正確にターゲットを追跡することができて,より良い安定性を有することを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  *アルゴリズム ,  目的関数 ,  *サポートベクトルマシン ,  Lagrange乗数法 ,  ロバスト性
準シソーラス用語： *追跡アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： pattern recognition ,  object tracking ,  joint Support Vector Machine(SVM) ,  appearance model ,  object function

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 (4件)： 共同 ,  サポートベクトルマシン ,  目標 ,  追跡アルゴリズム