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J-GLOBAL ID：201802229673430212   整理番号：18A2232082

二重層モデルによる客観性意識追跡【JST・京大機械翻訳】

Objectness-Aware Tracking via Double-Layer Model

著者 (4件)： Zhou Menghan (Beijing University of Posts and Telecommunications) ,  Ma Jianxiang (Beijing University of Posts and Telecommunications) ,  Ming Anlong (Beijing University of Posts and Telecommunications) ,  Zhou Yu (Beijing University of Posts and Telecommunications)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICIP  ページ： 3713-3717  発行年： 2018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： 非物体背景への予測ドリフトは,変換相関フィルタ(CF)ベースの追跡装置における重要な問題である。本論文の重要な洞察は,この問題に対処するための二層モデルを提案することである。具体的には,最初の層は,ターゲットの粗い位置を予測するために使用されるCFトラッカーであり,第二層と見なされる物体層は,予測されたターゲットの物体特性を明らかにするために利用される。新しい客観性層は,最初に,空間的および時間的制約の両方を満たす一連の目標関連オブジェクト提案を構築する。次に,雑音背景提案から目標を最良に分離するために,提案集合に関して,客観性分類器を学習した。挑戦的なOTB100とTC128データセットに関する説得力のある実験結果は,提示したアプローチの有効性を実証した。Copyright 2019 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： ドリフト ,  有効性 ,  雑音 ,  *予測 ,  トラッキング装置
準シソーラス用語： 二層 ,  相関フィルタ ,  *二重層 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 二重層 ,  モデル ,  性意識 ,  追跡