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J-GLOBAL ID：201802252114629058   整理番号：18A0244651

ハイブリッド分類器を用いたロバストなUAVベース追跡【Powered by NICT】

Robust UAV-Based Tracking Using Hybrid Classifiers

著者 (3件)： Shi Wei ,  Wang Yong ,  Wu Shandong
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICCVW  ページ： 2129-2137  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： ロバストなオブジェクトトラッキングは,無人航空機(UAV)のための重要な役割を果たしている。本論文では,著者らは局所適応回帰カーネル(LARK)に基づく外観モデルを用いたロバストで効率的な視覚オブジェクトトラッキングアルゴリズムを提案した。提案した外見モデルは,物体の幾何学的構造を保存する。追跡作業はオンライン更新を伴う二サポートベクトルマシン(SVM)による二二値分類器として定式化した。時間の逆で物体を追跡する後方追跡を用いて,二トラッカーの精度とロバスト性を測定することである。最終位置は前進トラッキングと後方トラッキング検証の結果に基づいて適応的に融合した。照明変動,モーションブラー,姿勢変化と重閉塞のような困難な状況を含むUAV123ベンチマークデータセット上で評価したいくつかの最先端技術の追跡。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： 画像ぼけ ,  定式化 ,  *ロバスト性 ,  サポートベクトルマシン ,  視覚 ,  モデル ,  無人機 ,  閉塞
準シソーラス用語： 最先端技術 ,  姿勢変化 ,  照明変化 ,  二値分類 ,  オンライン ,  外見モデル ,  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 (4件)： 分類器 ,  ロバスト ,  UAV ,  追跡