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J-GLOBAL ID：201802243732083068   整理番号：18A1896845

全方向視覚のためのKCFに基づく目標追跡法【JST・京大機械翻訳】

A Target Tracking Method Based on KCF for Omnidirectional Vision

著者 (5件)： Cai Chengtao (Academy of Sciences College of Automation, Harbin Engineering University, Harbin, 150001) ,  Liang Xin (Academy of Sciences College of Automation, Harbin Engineering University, Harbin, 150001) ,  Wang Boyu (Academy of Sciences College of Automation, Harbin Engineering University, Harbin, 150001) ,  Cui Yujia (Academy of Sciences College of Automation, Harbin Engineering University, Harbin, 150001) ,  Yan Yongjie (China State Key Laboratory of Air Traffic Management System and Technology, Nanjing, 210014)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： CCC  ページ： 2674-2679  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： 全方向性視覚は,追跡対象が狭い視点で透視視覚で容易に失われるという問題を解決することができる。本論文では,全方位ビジョンに対するカーネル相関フィルタリング(KCF)に基づくトラッキング法を提案した。KCFアルゴリズムの不十分さのために,スケールとオクルージョンに関するいくつかの改良を行った。このアルゴリズムでは,マルチスケールKCFをKalman推定と組み合わせた。さらに,オクルージョン判断と再検出を著者らのアルゴリズムに加えた。全方向性の大きな視野と歪により,ターゲットは予測窓の周りの局所領域でSURFを用いて再検出される。実験は,著者らの方法がスケール変動の事例においてより良い長期的追跡性能を持つことを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： オクルージョン ,  *視覚 ,  透視 ,  予測 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： マルチスケール ,  相関フィルタ ,  全方位視覚 ,  *ターゲット追跡 ,  *全方向 , 【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 (3件)： 全方向 ,  視覚 ,  目標追跡