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J-GLOBAL ID：201702263021529171   整理番号：17A1270835

事前知識に基づく視覚追跡の研究【Powered by NICT】

Research of visual tracking based on prior knowledge

著者 (2件)： Liheng Wang (College of Electrical and Electronic Engineering, Wuhan Institute of Technology, China) ,  Longwu Sun (College of Electrical and Electronic Engineering, Wuhan Institute of Technology, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICIVC  ページ： 703-709  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： ビデオにおける人間の指の高操縦性にもかかわらず,この種の運動のいくつかの原理である。歴史的観測情報に基づいている事前知識ベース。ジェスチャービデオにおける移動指に対して十分な時宜を得ないKalmanフィルタ応答という問題を解決するために,現在の統計的(CS)モデルにおける事前知識に応じて適応加速度極値を紹介した。一方,相互作用多重モデル(IMM)アルゴリズムを利用して,運動パターンは異常な混合モデルは,知識ベースの不正確さを補うために使用されている。さらに,事前知識ベースから予測する運動停止は,モデル遷移確率を変化させ,IMMにおける応答の速度を上げる。シミュレーションと実際のエンジニアリングを本論文で提案したアルゴリズムは,指の軌道は直線または蛇行か低品質ビデオの中で効率的に追跡することを証明した。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： 品質 ,  加速度 ,  操縦性 ,  アルゴリズム ,  *知識ベース ,  Kalmanフィルタ ,  遷移確率 ,  モデル ,  録画装置
準シソーラス用語： 混合モデル ,  運動パターン ,  相互作用複雑モデル ,  *ビジュアルトラッキング ,  *事前知識 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： システム同定  (IA02040O)

タイトルに関連する用語 (3件)： 事前知識 ,  視覚追跡 ,  研究