文献

J-GLOBAL ID：201702282126276832   整理番号：17A0886521

非剛体物体の高速ピクセルごと適応視覚追跡【Powered by NICT】

Fast Pixelwise Adaptive Visual Tracking of Non-Rigid Objects

著者 (2件)： Duffner Stefan (Universite ́ de Lyon, CNRS, INSA Lyon, LIRIS, UMR5205, Lyon, France) ,  Garcia Christophe (Universite ́ de Lyon, CNRS, INSA Lyon, LIRIS, UMR5205, Lyon, France)
資料名： IEEE Transactions on Image Processing  (IEEE Transactions on Image Processing)
巻： 26  号： 5  ページ： 2368-2380  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0364A  ISSN： 1057-7149  CODEN： IIPRE4  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,制約のない環境でのビデオにおける実時間単一オブジェクトトラッキングのための新しいアルゴリズムを提案した。アルゴリズムではまず,ビデオフレームで「ワンショット」訓練した二つの異なる成分から構成されている:前景と背景色分布のための一般化H ough変換を利用する全球モデルに基づくカラーと勾配記述子と確率的分割法を用いて,検出器両成分はピクセルレベルで動作し,共訓練に依存して互いにを適合させる組合せ方法で追跡するための使用した。さらに,適応形状モデルとしてトラッカのスケールを更新するための新しい確率的方法を提案した。有効モデル適応と分割により,このアルゴリズムは剛体および非剛体変形とかなりの形状および外見変動を受けることを物体を追跡することができる。提案した追跡法は挑戦的なベンチマーク上で評価し,同一タスクのために設計された最先端の追跡法よりも優れていた。最後に,提案されたモデルの非常に効率的な実装は非常に高速追跡を可能にした。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： アルゴリズム ,  分割法 ,  録画装置 ,  *高速度 ,  *剛体 ,  *画素
準シソーラス用語： モデル適応 ,  確率的方法 ,  形状モデル ,  全球モデル ,  色分布 ,  前景 ,  物体追跡 ,  *ビジュアルトラッキング ,  *非剛体 , 【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)： 非剛体 ,  物体 ,  ピクセル ,  適応 ,  視覚追跡