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J-GLOBAL ID：201802229429636453   整理番号：18A1160115

局所知覚におけるスパース最適化目標追跡手法【JST・京大機械翻訳】

Object Tracking Method Based on Sparse Optimization of Local Sensing

著者 (3件)： Liu Daqian (遼寧工程技術大学電子与信息工程学院 葫芦島 125105) ,  Liu Wanjun (遼寧工程技術大学軟件学院 葫芦島 125105) ,  Fei Bowen (遼寧工程技術大学工商管理学院 葫芦島 125105)
資料名： Dianzi yu Xinxi Xuebao  (Dianzi yu Xinxi Xuebao)
巻： 40  号： 2  ページ： 272-281  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2507A  ISSN： 1009-5896  CODEN： DKXUEC  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： 従来のスパース表現追跡アルゴリズムの複雑な背景において,追跡ドリフトの問題が起こりやすいので,本論文は,局所的知覚の下でのスパース最適化目標追跡の方法を提案した。最初に,第一フレームの目標領域を非重複に均等に分割し,目標のグローバル特徴と局所的特徴を用いてモデル化した。次に,局所知覚検証法の制約スパース最適化マッチングプロセスを提案し,最適マッチングサンプルを決定した。最後に,テンプレート更新において,オクルージョンを検出し,そして,異なるオクルージョン状況に対して,対応する更新戦略を,更新したテンプレートセットを,改善するために,提案した。.................................実験は,10の標準データベースのビデオシーケンスでテストし,追跡効果,成功率,および他の目標追跡アルゴリズムと比較した。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 ,  ドリフト ,  モデリング ,  *透視図法 ,  *最適化 ,  データベース
準シソーラス用語： 成功率 ,  ビデオシーケンス ,  追跡アルゴリズム ,  スパース表現 ,  *ターゲット追跡 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Object tracking ,  Local sensing ,  Sparse optimization ,  Occlusion decision

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 知覚 ,  最適化 ,  目標追跡 ,  手法