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J-GLOBAL ID：201802222111438926   整理番号：18A0943280

スパース符号化とスペクトル残差による視覚追跡【JST・京大機械翻訳】

Visual tracking via sparse coding and spectral residual

著者 (2件)： Li Wei (College of Jin Cheng, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing, China) ,  Ding Meng (College of Civil Aviation, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： PIC  ページ： 169-173  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： 本論文は,粒子フィルタリングのフレームワークの下で,スパース符号化とスペクトル残差に基づく追跡アルゴリズムを提案した。提案したアルゴリズムは3つの部分に分割できる。最初に,スペクトル残差を用いて,現在のフレームの顕著性マップを計算して,次に各々の粒子の顕著性スコアを計算した。第二に,いくつかの粒子を,現在のフレームにおける粒子の顕著性スコアと以前のフレームにおけるターゲットスコアの間の差異に基づいて直接除去した。3番目に,ScSPMを用いて静止粒子の観測ベクトルを計算し,追跡作業を粒子フィルタリングのフレームワークで完了した。定量的および定性的実験結果の両方により,提案したアルゴリズムは,10の挑戦的なテストシーケンスにおいて,9つの最先端トラッカーに対して有利に機能することを実証した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *残差 ,  ベクトル ,  *スペクトル
準シソーラス用語： 最先端 ,  スコア ,  顕著性マップ ,  追跡アルゴリズム ,  粒子フィルタリング ,  *ビジュアルトラッキング ,  *スパースコーディング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： スパース符号化 ,  スペクトル ,  残差 ,  視覚追跡