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J-GLOBAL ID：201702281140750874   整理番号：17A1351840

星凸広がった物体を追跡するためのEMアプローチ【Powered by NICT】

EM approach for tracking star-convex extended objects

著者 (3件)： Kaulbersch Hauke (Institute of Computer Science, University of Goettingen, Germany) ,  Baum Marcus (Institute of Computer Science, University of Goettingen, Germany) ,  Willett Peter (Department of Electrical and Computer Engineering, University of Connecticut, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： Fusion  ページ： 1-7  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： 多重空間分布測定に基づく星凸物体の同時追跡と形状推定のための期待値最大化(EM)アルゴリズムを開発した。EMフレームワーク内の問題を定式化するために,物体上の未知測定源は隠れた変数としてモデル化した。測定源は連続量であるので,本研究では閉形式EM反復を可能にする適切な離散化法を開発した。EM手法の性能は,ランダム超曲面モデル(RHM)に基づく再帰Gaussフィルタと比較して実証した。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： 空間分布 ,  定式化 ,  隠れた変数 ,  *凸形 ,  超曲面 ,  アルゴリズム ,  モデリング ,  多重化 ,  Gaussフィルタ
準シソーラス用語： 離散化 ,  閉形式 ,  EMアルゴリズム ,  形状推定 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 星 ,  凸 ,  物体 ,  追跡 ,  EM