抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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通常隣接するカメラ間の人物画像を整合させることにより実施したカメラネットワーク上の複数人物追跡。カメラの環境照明と観察配向に起因する者の時間的外観変化による失敗しやすい。この問題を解決するために,隣接しているカメラだけでなくカメラネットワークにおけるカメラマルチホップ離れ,を横切るマッチング者画像が有効であるが,空間的-時間的キューのそのような緩和は,マッチング候補の増加により追跡失敗を引き起こす。破壊を回避するために,著者らは,部分的に,ランダムに空間的-時間的キューを緩和する異なるカメラネットワークを生成する「ランダムカメラ液滴」を導入した。また,新しい概念「軌道アンサンブル」によるネットワーク上のトラッキング結果を統合コンセンサス追跡結果に,カメラネットワーク問題を追跡複数人のための教師なしアンサンブル学習の拡張。公共データセット,「Shinpuhkan2014データセット」から発生する幾つかの仮想データセット上でフレームワークを評価し,提案した方法がいくつかの比較法の中で最高のトラッキング結果を達成することを確認した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】