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J-GLOBAL ID：201702272104699955   整理番号：17A1275208

集団記憶を用いたアクティブ識別追跡【Powered by NICT】

Active discriminative tracking using collective memory

著者 (3件)： Meshgi Kourosh (Graduate School of Informatics, Kyoto University, Kyoto, Japan) ,  Oba Shigeyuki (Graduate School of Informatics, Kyoto University, Kyoto, Japan) ,  Ishii Shin (Graduate School of Informatics, Kyoto University, Kyoto, Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： MVA  ページ： 374-377  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： 実世界シナリオにおけるターゲットのこれまで変化出現はその分類器(s)オンザフライ,モデルは,無関係な/ノイズの多いデータを使って最新化し,時間経過とともにターゲットからドリフトするトラッカーを起し得るプロセスを更新するために識別トラッカーを義務付けている。更新は,ターゲットの外見の最近の変化を反映するのに十分に頻繁であるべきであるが,トラッカーはターゲットの外観(別名塑性安定性ジレンマ)における閉塞または時間的変動から回復するための以前のテンプレートの記憶すべきである。本研究では,異なるメモリスパンを用いた分類器の委員会,さまざまな持続期間をもつ衝撃外観変化に対処するためを提案した。能動学習方式は最も論争試料を選択し,それほど頻繁に更新された長期記憶オラクルからのラベルを尋ねた。メモリスパンのこの組合せは,実験によって実証されたように塑性安定性平衡をバランスさせ,比較的簡単な実装による最新のトラッカーに匹敵する性能を提供した。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： *塑性 ,  衝撃 ,  モデル ,  経時変化 ,  雑音 ,  継続時間 ,  長期記憶 ,  *機械的性質 ,  *性質
準シソーラス用語： オラクル ,  能動学習 ,  ジレンマ , 【Automatic Indexing@JST】

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 (3件)： 集団 ,  識別 ,  追跡