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J-GLOBAL ID：201802225463878560   整理番号：18A0536262

Harris砕波に基づく空間-時間文脈学習に関する研究【Powered by NICT】

Research on spatio-temporal context learning based on Harris-Surf

著者 (5件)： Zhang Yao (School of Electronic and Information Engineering Changchun University of Science and Technology Changchun, China) ,  Cai Hua (School of Electronic and Information Engineering Changchun University of Science and Technology Changchun, China) ,  Cui Kai (School of Electronic and Information Engineering Changchun University of Science and Technology Changchun, China) ,  Chu Ya’nan (School of Electronic and Information Engineering Changchun University of Science and Technology Changchun, China) ,  Liu Mei (School of Electronic and Information Engineering Changchun University of Science and Technology Changchun, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CISP-BMEI  ページ： 1-6  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： 空間的-時間的文脈(STC)による物体追跡アルゴリズムは,特徴点欠損に悩まされているので,本論文では,Harris砕波に基づくSTCによる改良されたオブジェクトトラッキングアルゴリズムを提案した。改善する既存の重み付き空間時間文脈(WSTC)アルゴリズムの使用を作る。第一に,Harrisアルゴリズムを用いた画像隅角部を抽出し,SURFアルゴリズムを用いた画像特徴点を検出し,角点と特徴点の融合と新しい特徴点集合を得るために重複点を除去した。手術二例は特徴点の数を明らかに増加させる。最後に,誤差をeliminaと正確なマッチングを達成するためにRANSACを用いた。実験は改善したアルゴリズムは特徴点の収集とマッチングを解く著明に,追跡効果を効果的に改善できることを示した。Copyright 2018 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： 画像 ,  *砕波 ,  画像特性 ,  *学習 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： RANSAC ,  点集合 ,  特徴点 ,  追跡アルゴリズム , 【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)： 砕波 ,  文脈 ,  学習 ,  研究