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J-GLOBAL ID：201802255729471114   整理番号：18A0517761

STCアルゴリズムに基づく物体追跡の枠組み【Powered by NICT】

A framework of object tracking based on STC algorithm

著者 (4件)： Li Qiuchen (Department of Automatic Test and Control, Harbin Institute of Technology, Harbin, 150080, China) ,  Li Junbao (Department of Automatic Test and Control, Harbin Institute of Technology, Harbin, 150080, China) ,  Hu Cong (School of Electronic Engineering and Automation, Guilin University of Electronic Technology, Guilin 541004, China) ,  Pan Jeng-Shyang (Fujian Provincial Key Lab of Big Data Mining and Applications, Fujian University of Technology, Fuzhou 350108, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： EIIS  ページ： 1-5  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： 精度と実時間目標追跡の二つの重要な指標である。実時間要件を満たすが,追跡精度に影響する重要な因子は閉塞,特に重篤な閉塞であり,追跡アルゴリズムのロバスト性を評価する重要な指数である。本論文では,画像系列に基づく物体追跡の枠組み,目標追跡の溶液を作るために損失検出,軌道予測と標的再捕の抗閉塞方式からなる追跡アルゴリズムを提案した。再出現時閉塞溶液は閉塞時間を的確に判断,標的は消失し,閉塞を扱う,軌道を予測するための重要な方法であるテンプレートマッチングのための有用な標的情報を節約し,時間中のターゲットを捉えることができた。実験は,提案したフレームワークは,リアルタイム追跡速度を保証しながら標的であるが,アルゴリズムの精度を改善するための完全に隠されたという条件下で剛体物体を追跡できることを証明した。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： 閉塞 ,  ロバスト性 ,  剛体 ,  画像 ,  軌道推定 ,  *アルゴリズム
準シソーラス用語： テンプレートマッチング ,  追跡アルゴリズム ,  ターゲット追跡 ,  実時間 ,  *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 (3件)： アルゴリズム ,  物体追跡 ,  枠組み