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J-GLOBAL ID：201702277764419129   整理番号：17A1634025

協調運動と外観モデルを介したロバストなビジュアルトラッキング【Powered by NICT】

Robust Visual Tracking via Collaborative Motion and Appearance Model

著者 (4件)： Tu Fangwen (Department of Electrical and Computer Engineering, National University of Singapore, Singapore) ,  Ge Shuzhi Sam (Department of Electrical and Computer Engineering, and the Social Robotics Lab, Interactive Digital Media Institute (IDMI), National University of Singapore, Singapore) ,  Tang Yazhe (Temasek Laboratories, National University of Singapore, Singapore) ,  Hang Chang Chieh (Department of Electrical and Computer Engineering, National University of Singapore, Singapore)
資料名： IEEE Transactions on Industrial Informatics  (IEEE Transactions on Industrial Informatics)
巻： 13  号： 5  ページ： 2251-2259  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1434A  ISSN： 1551-3203  CODEN： ITIICH  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： 本論文では,協調的動きおよび外見(TCMA)による新しいスパース性追跡により達成されるロバストなビジュアルトラッキング方式。運動と全体的外見情報の両方を用いた粗から精への枠組みを考慮に入れた。粗探索では,運動粒子の生成のためのオプティカルフローマップを採用した。標的画像パッチの粗い推定は粗探索段階におけるl_2-正則化最小二乗法を用いて求めた。微細探索では,新しい平滑項はトラッカーのロバスト性を改善するためのコスト関数を提案した。この平滑項を用いて,以前のフレームの中のオブジェクト出現も現在のフレームにおけるスパース係数の計算に影響するであろう。従来のスパース符号化に基づく追跡アルゴリズムのように,単一フレーム外観情報を考慮したのみの代わりに連続フレーム間の時間情報を含むトラッカを可能にした。テンプレートの元と最新の外見情報を同時にするために,粒子寄与ヒストグラム相関と組み合わせた二次関数のような加重割当方式は,更新段階で開発した。定性的および定量的研究は挑戦的な画像シーケンスのセットを行った。他の最新のアルゴリズムよりも優れた性能を実験により検証した。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： 最小二乗法 ,  アルゴリズム ,  画像 ,  *ロバスト性 ,  正則化 ,  費用関数 ,  透視図法 ,  ヒストグラム
準シソーラス用語： 画像列 ,  時間情報 ,  追跡アルゴリズム ,  スパースコーディング ,  スパース性 ,  *ビジュアルトラッキング ,  *協調運動 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 協調運動 ,  外観 ,  モデル ,  ロバスト ,  ビジュアルトラッキング