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J-GLOBAL ID：201802261698440432   整理番号：18A0259021

Co訓練されたカーネル化相関フィルタを介したロバストな視覚追跡【Powered by NICT】

Robust visual tracking via co-trained Kernelized correlation filters

著者 (2件)： Zhang Le (Advanced Digital Sciences Center, 138632, Singapore) ,  Suganthan Ponnuthurai Nagaratnam (School of Electric and Electronic Engineering, NanYang Technological University, 639798, Singapore)
資料名： Pattern Recognition  (Pattern Recognition)
巻： 69  ページ： 82-93  発行年： 2017年 
JST資料番号： D0611A  ISSN： 0031-3203  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 視覚トラッキングにおける最近の進展は,バックグラウンドから目標を識別する任務を負う識別分類器の重要性が高まっている。しかし,単一分類器をターゲットの複雑な周辺環境と大きな外見変動に対処するために失敗する可能性がある。マルチビュー学習に触発されて,本論文では,閉じた形式にて識別分類器のプールを訓練一緒に基本的フレームワークを備えている。集団における他のベースモデルと相互作用するリッジ回帰における余分な正則化項をもたらす。この方法の簡単な実現を通して,二KCFトラッカーから構成されている,が大きいマージンによるKCFトラッカーより性能が優れており63ベンチマークビデオシーケンス上でその他の最先端技術トラッカーと対照して,順調に実行することができるCo訓練されたカーネル化相関フィルタ(COKCF)を示した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *視覚 ,  相互作用 ,  正則化 ,  *ロバスト性
準シソーラス用語： 最先端技術 ,  リッジ回帰 ,  *ビジュアルトラッキング ,  *相関フィルタ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： 視覚追跡 ,  高速 ,  カーネル化相関フィルタ ,  アンサンブル追跡 ,  KCFトラッカ ,  COKCFトラッカ ,  相関フィルタ

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 (6件)： CO ,  訓練 ,  カーネル化 ,  相関フィルタ ,  ロバスト ,  視覚追跡