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J-GLOBAL ID：201702279574756668   整理番号：17A1854968

本論文は,単一ターゲット映像追跡アルゴリズムについてレビューした。【JST・京大機械翻訳】

Survey of Video Object Tracking

著者 (3件)： Guan Hao (復旦大学 計算机科学技術学院 上海市智能信息処理重点実験室,上海,200433) ,  Xue Xiangyang (復旦大学 計算机科学技術学院 上海市智能信息処理重点実験室,上海,200433) ,  An Zhiyong (復旦大学 計算机科学技術学院 上海市智能信息処理重点実験室,上海 200433;山東工商学院 計算机科学与技術学院,山東 烟台 264005)
資料名： Xiaoxing Weixing Jisuanji Xitong  (Xiaoxing Weixing Jisuanji Xitong)
巻： 38  号： 1  ページ： 147-153  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2136A  ISSN： 1000-1220  CODEN： XWJXEH  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： ビデオ目標追跡はコンピュータビジョンにおける重要な研究課題であり,ビデオ監視,ロボット,人間-コンピュータ相互作用などにおいて広く用いられている。現在の主流追跡アルゴリズムの研究フレームワークについて紹介した。外観モデルと運動モデルの二つの構成要素の具体的な応用と追跡効果への影響を詳細に紹介し分析した。次に,大規模データ時代の特性に基づいて,新しい時期のビデオ目標追跡研究の新しい特徴と新しい傾向を分析し,新しいデータプラットフォーム,評価方法,および深い学習方法の最新の応用を紹介した。最後に,既存の問題と将来の応用傾向を分析した。最後に,ビデオ目標追跡の将来の開発と革新の方向について考察した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： コンピュータ ,  コンピュータビジョン ,  ロボット ,  録画装置 ,  *映像 ,  相互作用 ,  追跡調査
準シソーラス用語： 学習方法 ,  大規模データ ,  運動モデル ,  ビデオ監視 ,  ターゲット追跡 ,  *追跡アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： object tracking ,  video analysis ,  online learning ,  computer vision ,  big data ,  deep learning

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 (5件)： 論文 ,  ターゲット ,  映像 ,  追跡アルゴリズム ,  レビュー