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J-GLOBAL ID：201802268928158804   整理番号：18A0244636

アスペクト比変動を考慮した視覚追跡のための統合境界と中心相関フィルタ【Powered by NICT】

Integrating Boundary and Center Correlation Filters for Visual Tracking with Aspect Ratio Variation

著者 (6件)： Li Feng ,  Yao Yingjie ,  Li Peihua ,  Zhang David ,  Zuo Wangmeng ,  Yang Ming-Hsuan
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICCVW  ページ： 2001-2009  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： アスペクト比変化はしばしば視覚追跡に現れ,性能に大きな影響を及ぼす。多くの相関フィルタ(CF)に基づくトラッカーもスケール適応追跡のための示唆されてきたが,CFトラッカーのためのアスペクト比変化を取り扱うために示した研究はほとんどない。本論文では,ビデオにおける左,右,頂部および底部境界を局在化するための1次元境界CFsのファミリーを導入することによりこの問題に対処する初めての試みである。これは追跡中に柔軟にアスペクト比変化に対処することを可能にする。より詳しくいえば,ここでは,境界と中心フィルタは近直交性正則化項により強制される1次元境界と2DセンターCF(IBCCF)を統合する新しい追跡モデルを提示した。IBCCFモデルを最適化するために,乗算器の交互方向法を開発した。いくつかのデータセット上での実験を行い,IBCCFはアスペクト比の変動を効果的に処理できることを示し,精度とロバスト性の点で最先端技術レベルの性能を達成した。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： 乗算器 ,  最適化 ,  録画装置 ,  モデル ,  *フィルタ ,  正則化 ,  一次元 ,  ロバスト性 ,  二次元 ,  直交性 ,  *アスペクト比
準シソーラス用語： 最先端技術 ,  局在化 ,  *相関フィルタ ,  *ビジュアルトラッキング , 【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 (5件)： アスペクト比 ,  視覚追跡 ,  統合 ,  境界 ,  相関フィルタ