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J-GLOBAL ID：201702286211756845   整理番号：17A1285358

SURFとKalmanフィルタによるCAMShift追跡アルゴリズムを組み合わせた。【JST・京大機械翻訳】

Camshift tracking algorithm of combined with SURF and Kalman fliter

著者 (2件)： Zhang Lei (江南大学 物聯网学院 无錫 214122) ,  Peng Li (江南大学 物聯网学院 无錫 214122)
資料名： Dianzi Celiang Yu Yiqi Xuebao  (Dianzi Celiang Yu Yiqi Xuebao)
巻： 31  号： 3  ページ： 389-394  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2677A  ISSN： 1000-7105  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： 従来のCAMShift目標追跡アルゴリズムに対して,色干渉,オクルージョンなどの複雑な背景において容易に追従できる問題を解決するため,SURF特徴マッチングとKalmanフィルタに基づくCAMShift追跡アルゴリズムを提案した。このアルゴリズムは,CAMShiftアルゴリズムによって追跡された候補とターゲットの色と勾配方向の合成ヒストグラムの比較によって得られたBhattacharyya係数を判定基準とし,係数が閾値より大きいときに,それらの性能を改善した。SURFアルゴリズムを用いて,検索窓とフレームの追跡結果を特性マッチングし,ターゲットの大きさと位置を再計算した。同時に,目標追跡の失敗を避けて,SURFマッチングの計算量を減らすために,Kalmanフィルタを用いて,移動目標ウィンドウを予測し,次に,次のフレーム検索ウィンドウの中心位置を決定した。実験結果により,提案したアルゴリズムは,画像背景が複雑で,色干渉と部分オクルージョンがある場合に安定して追跡でき,その追跡速度がSURFを結合したCAMShiftアルゴリズムと比較して著しく改善されることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ヒストグラム ,  計算量 ,  オクルージョン ,  判定基準 ,  *Kalmanフィルタ ,  マッチング ,  画像 ,  *アルゴリズム ,  干渉
準シソーラス用語： 移動目標 ,  ターゲット追跡 ,  特徴マッチング ,  *追跡アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： object tracking ,  CAMShift algorithm ,  Kalman filtering ,  SURF algorithm ,  Bhattacharyya coefficient

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： Kalmanフィルタ ,  CAMshift ,  追跡アルゴリズム