抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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部品-利用追跡は,ロバストな追跡のための対象物体の局所的な詳細を利用することに有効である。あらゆるターゲットオブジェクトの分割数固定長方形パッチにした多くの既存部品ベース法とは対照的に,この論文では,著者らは,一連の変形可能なパッチの非剛体物体の追跡が協力的に動的に新しいフレームワークを提案した。特に,ロバストな追跡のためのターゲット形状情報を適応できる形状保存カーネル化相関フィルタ(SP KCF)を提案した。SP KCFは個々のパッチの動的追跡のためのレベルセットフレームワークに導入した。このようにして,筆者らが提案した変形可能なパッチは標的依存性,複雑なトポロジーを仮定する能力を有し,標的変化に適応するための変形しやすかった。これら変形可能なパッチは個々の標的領域を適切に把握できるとして,その光度識別と形状変化各ターゲットサブ領域のトラッキング,標的尤度推定のための良好な追跡性能を小領域を利用して動的に提案トラッカーを可能にすることを明らかにするために,を利用した。最後にこれらの変形可能なパッチの形状情報は,正確な物体輪郭を可能にする追跡出力として計算することができた。最新公共集合の挑戦的な列の上での実験結果により,提案した方法の有効性を示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】
