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J-GLOBAL ID：201702276307223035   整理番号：17A1349910

軌跡アンサンブル:ランダムに落下したカメラネットワーク上の重複しない複数カメラを交差する多重者コンセンサス追跡【Powered by NICT】

Trajectory Ensemble: Multiple Persons Consensus Tracking Across Non-overlapping Multiple Cameras over Randomly Dropped Camera Networks

著者 (4件)： Kawanishi Yasutomo ,  Deguchi Daisuke ,  Ide Ichiro ,  Murase Hiroshi
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CVPRW  ページ： 1471-1477  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： 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】

シソーラス用語： *カメラ ,  照明 ,  *ネットワーク ,  *多重化 ,  マッチング ,  *軌跡 ,  画像 ,  待ち行列 ,  液滴
準シソーラス用語： 比較法 ,  アンサンブル学習 ,  人物追跡 ,  *カメラネットワーク , 【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 (8件)： 軌跡 ,  アンサンブル ,  落下 ,  カメラネットワーク ,  交差 ,  多重 ,  コンセンサス ,  追跡