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J-GLOBAL ID：201802225451136357   整理番号：18A0652546

アレイS1/2ノルムに基づく赤外線目標追跡【JST・京大機械翻訳】

Infrared target tracking based on matrix S1/2 norm

著者 (2件)： Zhang Jinli (火箭軍工程大学初級指揮学院,陜西西安710025;中国人民武装警察部隊工程大学信息工程系,陜西西安710086) ,  Li Min (火箭軍工程大学初級指揮学院,陜西西安,710025)
資料名： Xitong Gongcheng yu Dianzi Jishu  (Xitong Gongcheng yu Dianzi Jishu)
巻： 39  号： 10  ページ： 2177-2183  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2068A  ISSN： 1001-506X  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： 現在,多くの赤外ターゲット追跡システムは,複雑なターゲットバックグラウンド,小さいターゲット形状,およびターゲットによって引き起こされるターゲット損失の問題を解決するために,粒子フィルタのフレームワークに基づく赤外線ターゲット追跡アルゴリズムを提案した。まず第一に,ターゲットフレームを追跡することによって,現在のフレームのターゲット粒子をサンプリングすることができた。次に,サンプリングされたターゲット粒子をスクリーニングし,次に,選択された粒子を,S1/2ノルムとl1,1ノルム結合によって表現された最小化問題モデルに入力し,最適解を得た。最終的に,ターゲット粒子と背景辞書の間の係数の差異に従って,最適ターゲット粒子を決定し,現在のフレーム追跡結果を得た。実験結果は,従来の類似追跡アルゴリズムと比較して,提案したアルゴリズムが,複雑な背景,小さいターゲット形状,およびターゲットのオクルージョンのような多くの赤外線目標を効果的に追跡することができて,より強いロバスト性とより良い適時性を有することを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： オクルージョン ,  アルゴリズム ,  最小化問題 ,  モデル ,  *ノルム ,  ロバスト性 ,  *赤外線
準シソーラス用語： 最適解 ,  追跡アルゴリズム ,  粒子フィルタ ,  *ターゲット追跡 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： infrared target ,  tracking ,  particle filter ,  matrix S1/2 norm

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)： アレイ ,  ノルム ,  赤外線 ,  目標追跡