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J-GLOBAL ID：201702267544412115   整理番号：17A1884464

深さ学習に基づく多目的追跡アルゴリズムの研究【JST・京大機械翻訳】

Multiple Object Tracking Algorithm Based on Deep Learning

著者 (3件)： Lu Ping (中興通訊股fen有限公司,广東 深zhen,518052) ,  Deng Shuo (中興通訊股fen有限公司,广東 深zhen,518052) ,  Li Weihua (中興通訊股fen有限公司,广東 深zhen,518052)
資料名： Zhongxing Tongxun Jishu  (Zhongxing Tongxun Jishu)
巻： 23  号： 4  ページ： 14-19  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3331A  ISSN： 1009-6868  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： 本論文は,深さ学習に基づく多目的追跡アルゴリズムを提案した。まず第一に,正確なターゲット検出結果を得るために,LeLeNet+長短期記憶ネットワーク(LSTM)モデルを用いて,ターゲット検出を行った。第二に,ターゲット検出の特徴マップによって,検出目標の深さ特徴抽出を行い,深さ特性は,従来の特徴より正確に検出目標の外観特性を反映することができ,従って,追跡の正確さを効果的に改善することができた。さらに,伝統的データ駆動Markov連鎖モンテカルロ(DDMCMC)アルゴリズムに基づいて,階層的データ駆動Markov連鎖モンテカルロ(HDDMCMC)アルゴリズムを提案して,それはさらにマルチターゲット追跡の精度を改良することができて,それはより良い結果を得ることができた。実験結果は,提案したアルゴリズムの有効性を示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 特徴抽出 ,  *アルゴリズム ,  ネットワーク ,  モデル ,  Markov連鎖 ,  モンテカルロ法 ,  マルチターゲット ,  データ駆動 ,  ターゲット検出 ,  *追跡アルゴリズム
準シソーラス用語： 特徴マップ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： multiple object tracking ,  deep learning ,  object detection ,  MCMC

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)： 学習 ,  多目的 ,  追跡アルゴリズム ,  研究