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J-GLOBAL ID：201702267340994203   整理番号：17A1633446

多重特徴と適応モデル更新を用いた物体追跡【Powered by NICT】

Object Tracking Using Multiple Features and Adaptive Model Updating

著者 (5件)： Hu Qingyong (College of Electronic Science and Engineering, National University of Defense Technology, Changsha, China) ,  Guo Yulan (College of Electronic Science and Engineering, National University of Defense Technology, Changsha, China) ,  Lin Zaiping (College of Electronic Science and Engineering, National University of Defense Technology, Changsha, China) ,  An Wei (College of Electronic Science and Engineering, National University of Defense Technology, Changsha, China) ,  Cheng Hongwei (College of Electronic Science and Engineering, National University of Defense Technology, Changsha, China)
資料名： IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement  (IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement)
巻： 66  号： 11  ページ： 2882-2897  発行年： 2017年 
JST資料番号： C0232A  ISSN： 0018-9456  CODEN： IEIMAO  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 相関フィルタに基づく追跡法は,その高い効率とロバスト性について検討されている。しかし,単一特徴に基づくトラッカーでは困難な状況に適応できず,重変形,回転および照明変動である。に加えて,単純な線形補間ベースモデル更新機構モデルに分解する傾向である,従ってトラッカードリフトする。本論文では,一次元スケールフィルタと組み合わせた追跡物体の状態を同時に推定する2次元位置フィルタと,三つの相補的特徴を統合した全体の追跡性能をさらに強化した。に加えて,筆者らは適応型モデル更新のためのペナルティ係数を定義し,安定性と柔軟性間のバランスを達成するために,物体が閉塞されている。四種類の大規模データセット,すなわち,物体追跡ベンチマーク,VOT15,寺院Color128,UAV123追跡ベンチマーク上で広範な実験を行った。定量的および定性的結果は,提案トラッカーでは,他の一般的な追跡と比較してトラッキング精度,ロバスト性,速度の点で有望な結果を達成し,実時間応用,無人機などに非常に適していることを示した。異なる障害下での最先端レベル手法よりも性能的に優れており,大きさの変化,変形,オクルージョン,回転,の観点を含む。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： オクルージョン ,  ロバスト性 ,  *多重化 ,  柔軟性 ,  ベンチマーク ,  無人機 ,  二次元 ,  フィルタ ,  ペナルティ
準シソーラス用語： 大規模データセット ,  *モデル更新 ,  線形補間 ,  照明変化 ,  相関フィルタ ,  *物体追跡 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 長さ,面積,断面,体積,容積,角度の計測法・機器  (AD05020O)

タイトルに関連する用語 (4件)： 多重 ,  適応 ,  モデル更新 ,  物体追跡