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J-GLOBAL ID：201702280676803492   整理番号：17A1589292

エッジ適応に基づくMean Shift目標追跡法【JST・京大機械翻訳】

Object tracking method based on Mean-Shift of edge adaption

著者 (3件)： Zhou Yang (广西大学電气工程学院,广西南寧,530004) ,  Hu Guiming (广西大学電气工程学院,广西南寧,530004) ,  Huang Dongfang (广西大学電气工程学院,广西南寧,530004)
資料名： Dianzi Jishu Yingyong  (Dianzi Jishu Yingyong)
巻： 43  号： 5  ページ： 138-142  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2505A  ISSN： 0258-7998  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： Mean Shiftアルゴリズムにおける固定窓探索の限界を克服するために,エッジ特徴に基づくMean Shift探索カーネルの半径を自動的に調整する移動目標追跡法を提案した。映像シーケンス画像において,ターゲットが遠く,カメラに近づくと,サイズが小さくなり,大きくなる変化が生じ,固定カーネル窓のMean Shift探索アルゴリズムによって得られる結果には多くの背景雑音が存在し,完全な目標特徴を含まないため,追跡効果が悪くなる。エッジ検出により,平均シフトの平均値より大きい平均二乗画像を得て,二値画像の形状中心に従って,真の目標に適合するMean Shiftカーネル半径を得るために,二値画像の形状中心を用いた。それは,カーネル関数の半径の適応可能な目標を達成することができた。実験結果により,端部特性に従って,平均シフトを用いて,カーネル半径を自動的に調節することができ,そして,目標形状の大きさの変化によって引き起こされる影響を,著しく減少させ,そして,移動目標追跡を,正確かつ効果的に達成した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *二値画像 ,  映像 ,  画像 ,  エッジ検出 ,  アルゴリズム ,  カメラ
準シソーラス用語： Kernel関数 ,  平均シフト ,  背景雑音 ,  探索アルゴリズム ,  移動目標 ,  *ターゲット追跡 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Mean Shift ,  radius of searching ,  edge detection ,  self-adaption ,  object tracking

分類 (3件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  写真機とその付属品  (QF05030V) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： エッジ ,  適応 ,  目標追跡