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J-GLOBAL ID：201702287143027476   整理番号：17A1880412

移動目標追跡最適化シミュレーション【JST・京大機械翻訳】

Moving Image Target Tracking Optimization Simulation

著者 (1件)： Zhang Jianfeng (鄭州大学体育学院,河南鄭州,450044)
資料名： Jisuanji Fangzhen  (Jisuanji Fangzhen)
巻： 34  号： 6  ページ： 256-259,305  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2937A  ISSN： 1006-9348  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： 運動画像のターゲットを正確に追跡することにより,ターゲットの探索範囲を縮小し,運動画像処理の効果を改善することができる。運動がジッタ状態にある場合、運動画像の輪郭線に波動が現れる。従来の追跡標識法は,主に設定したいくつかの点輪郭点を追跡することによって追跡を行い,大量の波動が現れるときの追跡標識に対する影響を無視し,移動目標の追跡効率が低く,誤差が大きいという問題がある。本論文は,確率的緩和に基づく移動体画像追跡のための最適化方法を提案した。Gaussフィルタを用いて,ジッタ状態における運動画像を前処理し,統計的背景モデルを用いて,移動目標を検出し,目標領域の運動画像の輪郭線の長方形の2つの対角頂点を追跡し,その頂点を追跡の特徴とした。確率的緩和理論を用いて,前景ジッタ画像の輪郭線を最適化し,現在のフレームにおける複数のジッタ状態における運動画像のターゲット領域を同定し,ジッタ状態における運動画像の追跡を効率的に達成した。シミュレーション結果により,提案した方法は,正確にターゲットの追跡の安定性を向上させることができることを示しているが,それは,ジッタの状態において,正確に画像の前景をマークすることができた。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 画像処理 ,  移動体 ,  標識法 ,  *最適化 ,  ジッタ ,  緩和現象 ,  Gaussフィルタ ,  *シミュレーション ,  最適化手法 ,  前処理 ,  画像 ,  波動
準シソーラス用語： 前景 ,  *移動目標 ,  *ターゲット追跡 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Shaking state ,  Moving image ,  Target tracking ,  Contour line

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 目標追跡 ,  最適化 ,  シミュレーション