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J-GLOBAL ID：201802241167598156   整理番号：18A0079909

SIFTとKalmanフィルタを用いた閉塞及び非閉塞環境におけるオブジェクトの追跡【Powered by NICT】

Tracking of object in occluded and non-occluded environment using SIFT and Kalman filter

著者 (3件)： Mirunalini P. (Department of Computer Science & Engineering, SSN College of Engineering, Chennai, India) ,  Jaisakthi S. M. (School of Computer Science & Engineering, VIT University, Vellore, India) ,  Sujana R. (Department of Computer Science & Engineering, SSN College of Engineering, Chennai, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： TENCON  ページ： 1290-1295  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： インテリジェント運動知覚努力の目標を達成するために視覚物体追跡,コンピュータビジョンにおける最も重要な研究課題の一つに費やされてきた。視覚ビデオ追跡は密接に関連するプロセスである物体の検出と追跡を含む。オブジェクト検出は,画像列の中でのオブジェクトの空間的および時間的変化を監視している物体と物体追跡の存在を検証することを含む。オブジェクトトラッキングにおける主要な挑戦は,シーンの中のその他のオブジェクトによる対象物体の閉塞である。本論文では,SIFT(スケール不変特徴変換)とKalmanフィルタを用いたビデオにおける閉塞と非-密封性物体を追跡するための自動物体追跡システムを提案した。画像系列中の物体は,SIFTアルゴリズムを用いて抽出した不変特徴の助けを借りて同定することができた。SIFT(スケール不変特徴変換)アルゴリズムは,閉塞時の貧弱な性能を示した。しかしKalmanフィルタは,以前のフレームから得られた情報を用いた現在のフレームの中のオブジェクトの位置を推定する最適から隠蔽された物体はKalmanフィルタを用いて追跡できる。提案手法の性能は,ウェブ画像,Webからダウンロードしたビデオと視覚トラッカベンチマークデータセットからいくつかのビデオを用いて獲得されたビデオを用いて評価した,SIFT(スケール不変特徴変換)を基礎とした追跡システムより提案した追跡システムのためのより良い再現率と精度を達成した。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： *Kalmanフィルタ ,  経時変化 ,  *閉塞 ,  トラッキング装置 ,  画像 ,  運動知覚 ,  録画装置 ,  視覚 ,  アルゴリズム ,  Web【情報システム】 ,  コンピュータビジョン ,  不変性
準シソーラス用語： 画像列 ,  物体検出 ,  物体追跡 , 【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 (6件)： SIFT ,  Kalmanフィルタ ,  閉塞 ,  環境 ,  オブジェクト ,  追跡