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J-GLOBAL ID：201702265191749503   整理番号：17A1744523

適応階層構造に基づく圧縮分布場追跡アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Object Tracking by Compressive Distribution Fields with Adaptive Hierarchical Structure

著者 (4件)： Wang Yawen (国家数字交換系統工程技術研究中心,河南鄭州,450002) ,  Chen Hongchang (国家数字交換系統工程技術研究中心,河南鄭州,450002) ,  Li Shaomei (国家数字交換系統工程技術研究中心,河南鄭州,450002) ,  Gao Chao (国家数字交換系統工程技術研究中心,河南鄭州,450002)
資料名： Dianzi Xuebao  (Dianzi Xuebao)
巻： 45  号： 4  ページ： 799-804  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2504A  ISSN： 0372-2112  CODEN： TTHPAG  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： 分散場追跡アルゴリズムの計算効率を改善し,複雑な背景におけるロバスト性を強化するために,適応階層構造に基づく圧縮分布場追跡アルゴリズムを提案した。この方法では,目標領域の画素値分布を十分に考慮し,k-平均アルゴリズムを導入して,最初のフレームのターゲット領域をクラスタ化し,クラスタ化結果に従って適応的に分布場構造を生成した。分布場モデルの次元が高いという欠点に対して、融合圧縮センシング法は分布場に対して圧縮を行い、モデル次元を低減し、アルゴリズムの効率を向上させる。さらに,元の分布追跡アルゴリズムの局所探索追跡戦略を用いて,ランダムサンプリングの方法を用いて,追跡精度を改善した。実験結果は,提案したアルゴリズムが,現在の流行追跡アルゴリズムと比較して,より良い性能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： *階層構造 ,  無作為抽出 ,  クラスタ化 ,  近傍探索法 ,  ロバスト性 ,  *アルゴリズム
準シソーラス用語： 圧縮センシング ,  画素値 ,  計算効率 ,  *追跡アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： distribution fields ,  compressive sensing ,  object tracking ,  cluster analysis

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 適応 ,  階層構造 ,  分布 ,  追跡アルゴリズム