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J-GLOBAL ID：201802251937775138   整理番号：18A0864535

PairwiseMarkovモデル下のポテンシャル均衡多目的マルチベルヌーイフィルタ【JST・京大機械翻訳】

Cardinality Balanced Multi-target Multi-Bernoulli Filter for Pairwise Markov Model

著者 (4件)： Zhang Guanghua (西安交通大学智能网絡与网絡安全教育部重点実験室 西安710049) ,  Han Chongzhao (西安交通大学智能网絡与网絡安全教育部重点実験室 西安710049) ,  Lian Feng (西安交通大学智能网絡与网絡安全教育部重点実験室 西安710049) ,  Ceng Linghao (西安交通大学智能网絡与网絡安全教育部重点実験室 西安710049)
資料名： Zidonghua Xuebao  (Zidonghua Xuebao)
巻： 43  号： 12  ページ： 2100-2108  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2134A  ISSN： 0254-4156  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： ターゲットモデルは,隠れMarkovモデル(HMM)の隠れMarkov仮説と独立性仮定の条件を満たすことができない。PMM)が提案された。それはHMMの構造的制限を緩和して,より複雑なターゲット追跡場面を効果的に扱うことができる。本論文は,クラッタ環境におけるマルチターゲット追跡の問題に照準を定め,PMMフレームワークの下のポテンシャル均衡マルチターゲットマルチベルヌーイ(Cardinalitybalancedmulti-targetmulti-Bernoulli,CBMeMBer)フィルタを提案し,線形ガウスPMM条件下でのガウス混合(Gaussianmixture,GM)を実現した。最後に,HMMの局所物理特性を満たす線形ガウスPMMを用いて,提案したアルゴリズムを確率仮説密度(Probabilityhypothesisdensity,PHD)フィルタと比較した。実験結果は,提案したアルゴリズムの追跡性能がPHDフィルタより優れていることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： クラッタ ,  線形性 ,  隠れMarkovモデル ,  アルゴリズム ,  *フィルタ ,  *釣合
準シソーラス用語： マルチターゲット ,  ターゲット追跡 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： Hidden Markov model (HMM) ,  pairwise Markov model (PMM) ,  multi-target tracking ,  random finite set ,  multi-Bernoulli density ,  Gaussian mixture(GM)

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： モデル ,  ポテンシャル ,  均衡 ,  多目的