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J-GLOBAL ID：201802240363944642   整理番号：18A1147162

Kalmanフィルタと粒子フィルタを用いた多物体追跡【JST・京大機械翻訳】

Multi-object tracking using Kalman filter and particle filter

著者 (3件)： Bukey Chetan M. (Department of E&TC Vishwakarma Institute of Information Technology, Pune, India) ,  Kulkarni Shailesh V. (Department of E&TC Vishwakarma Institute of Information Technology Pune, India) ,  Chavan Rohini A. (Department of E&TC Vishwakarma Institute of Information Technology Pune, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICPCSI  ページ： 1688-1692  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： オブジェクト同定,トラフィック制御,自動監視システム,ナビゲーションシステムのようなコンピュータビジョン技術応用において,画像とビデオ処理研究分野のために,追跡オブジェクトは不可欠なステップである。従来の画像処理技術により背景画像から分離した前景画像を用いた。背景:Gauss混合モデル(GMM)を利用する減算は,基本的に移動アイテムの抽出要素の一部として利用され,フレームにおける情報を取る。結果は,障害がそこにあるとき,GMMがよく機能することを実証した。Kalmanフィルタ(KF)追跡と粒子フィルタ(PF)追跡の2つの方法を用いて,複数の物体追跡を行った。KFは,対象の現在,以前,および将来の条件を評価する。また,Kalmanフィルタは,実証されたフレームワークの正確なアイデアが未知であっても推定できる。PFは,非Gaussおよび非線形推定問題のための複数物体追跡において例外的に有用である。このアルゴリズムはPETSの標準ビデオデータベースに効果的に適用した。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： 画像 ,  コンピュータビジョン ,  *Kalmanフィルタ ,  アルゴリズム ,  自動監視 ,  画像処理 ,  録画装置
準シソーラス用語： 非線形推定 ,  Gauss混合モデル ,  前景 ,  背景画像 ,  ナビゲーションシステム ,  トラヒック制御 ,  *物体追跡 ,  *粒子フィルタ , 【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 (3件)： Kalmanフィルタ ,  粒子フィルタ ,  物体追跡