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J-GLOBAL ID：201802244971950598   整理番号：18A1896719

ファジィ適応ロバストKalmanフィルタに基づく画像Jacobi行列推定【JST・京大機械翻訳】

Image Jacobian Matrix Estimation Based on Fuzzy Adaptive Robust Kalman Filter

著者 (5件)： Liu Zhenzhu (School of Automation, China University of Geosciences, Wuhan, 430074, P. R. China) ,  Wang Xinmei (School of Automation, China University of Geosciences, Wuhan, 430074, P. R. China) ,  Feng Zhenjiang (School of Automation, China University of Geosciences, Wuhan, 430074, P. R. China) ,  Xie Zhongzhao (School of Automation, China University of Geosciences, Wuhan, 430074, P. R. China) ,  Ke Shuai (School of Automation, China University of Geosciences, Wuhan, 430074, P. R. China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： CCC  ページ： 1870-1875  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： 画像Jacobi行列推定の問題を目的として,本論文は,画像特徴空間からロバストKalmanフィルタとファジィ適応法の組合せを用いることによって,現在の時間における物体特徴点の運動状態推定を得る方法を提案して,画像Jacobi行列の推定を得ることができた。まず第一に,カラー測定雑音を有する適応可能なロバストな相関Kalmanフィルタアルゴリズムを,プロセス方程式と測定方程式を再構成して,標準Kalmanフィルタ雑音の数学的特性を結合することによって提案した。第二に,理論的残差と実際の残差の間の比率がほぼ1であるかどうかを監視することによって,ファジィ推論システムは常に加重測定雑音共分散を調整し,適応Kalmanフィルタの測定雑音共分散を再帰的に修正し,画像空間の電流時間における物体特徴点の位置と速度をより正確に推定することができ,次に画像Jacobi行列の推定を未知の動的環境下で正確に達成できる。提案した方法の実現可能性と優位性は,シミュレーションと実験結果によって確認することができた。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： 状態推定 ,  *曖昧さ ,  *Jacobi行列 ,  *Kalmanフィルタ ,  *画像 ,  残差 ,  *ロバスト性 ,  アルゴリズム ,  電流 ,  画像特性 ,  雑音 ,  共分散 ,  再構成
準シソーラス用語： 動的環境 ,  特徴点 , 【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 (6件)： ファジィ ,  適応 ,  ロバスト ,  Kalmanフィルタ ,  Jacobi行列 ,  推定