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J-GLOBAL ID：201702266142634423   整理番号：17A1671064

局所敏感ヒストグラムに基づく時空間文脈追跡【JST・京大機械翻訳】

Spatio-temporal context tracking based on locality sensitive histograms

著者 (3件)： Ge Xiaoqian (江南大学数字媒体学院,江蘇无錫,214122) ,  Chen Xiuhong (江南大学数字媒体学院,江蘇无錫,214122) ,  Fu Junpeng (江南大学数字媒体学院,江蘇无錫,214122)
資料名： Chuanganqi yu Wei Xitong  (Chuanganqi yu Wei Xitong)
巻： 36  号： 1  ページ： 149-152,156  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3686A  ISSN： 1000-9787  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： 現在の目標追跡アルゴリズムがターゲット領域における照明の激しい変化、長時間の閉塞あるいは平面内回転の際に偏移さえ発生することがあることに対して、局部敏感なヒストグラムに基づく時空時空追跡アルゴリズムを提案した。このアルゴリズムは,ベイズのフレームワークに基づいて,生物学的視覚特性を利用して,局所的な敏感なヒストグラムに基づく照明不変特性を抽出して,追跡と追跡の間の移動を避けることができて,追跡の間の目標を達成するために統計的相関モデルを確立した。異なるビデオシーケンスに関する実験結果は,以下を示した。局所的な敏感なヒストグラムに基づく時空間的な文脈アルゴリズムは,複数の例の学習アルゴリズムと比較して,照明変化,平面内回転,またはオクルージョンにおいて,より良い追跡効果を示し,中心誤差はより小さく,より強いロバスト性を示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 学習アルゴリズム ,  照明 ,  オクルージョン ,  不変性 ,  *ヒストグラム ,  モデル ,  アルゴリズム ,  ロバスト性
準シソーラス用語： 照明変化 ,  ビデオシーケンス ,  視覚特性 ,  追跡アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： target tracking ,  spatio-temporal context ,  biological visual system ,  locality sensitive histograms ,  illumination invariant features

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： ヒストグラム ,  時空間 ,  文脈 ,  追跡