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J-GLOBAL ID：201802272025442487   整理番号：18A2231385

物体追跡技術のロバストなスコアリングとランキング【JST・京大機械翻訳】

Robust Scoring and Ranking of Object Tracking Techniques

著者 (3件)： Ghoniemy Tarek (Department of ECE, Concordia University, Montre ́al, Quebec, Canada) ,  Valognes Julien (Department of ECE, Concordia University, Montre ́al, Quebec, Canada) ,  Amer Maria A. (Department of ECE, Concordia University, Montre ́al, Quebec, Canada)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICIP  ページ： 236-240  発行年： 2018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： オブジェクトトラッキングは活発な研究分野であり,最近多数の技術が提案されている。新しいトラッカーを評価するために,その性能を,すべてのテストビデオシーケンスにわたって,性能測度に基づいてその品質を平均化することによって,典型的に既存のものと比較した。しかし,そのような平均化は,追跡者間の異常値(または類似性)を説明しないので,代表的ではない。本論文では,異常値に対するロバスト推定器(中央値絶対偏差)と結合した,非相関品質計量(重なり比と故障率)を用いたトラッカーのスコアリングとランク付けのためのフレームワークを提示した。10の異なる実行トラッカーを,100のシーケンスの公開ベンチマーク上で提案したフレームワークを用いてスコア化しランク付けした。得られた結果は,著者らのフレームワークが各々の追跡装置の相対的性能を良く強調して区別することを示した。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 類似性 ,  トラッキング装置 ,  *等級づけ ,  ロバスト推定 ,  異常値 ,  *ロバスト性 ,  故障率 ,  品質 ,  ベンチマーク
準シソーラス用語： 非相関 ,  性能測度 ,  ビデオシーケンス ,  *スコア化 ,  物体追跡 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  専用演算制御装置  (JC04030Y) ,  医用画像処理  (JE04020T) ,  音声処理  (JE05000E) ,  NMR一般  (BM07041R)

タイトルに関連する用語 (4件)： 物体追跡 ,  ロバスト ,  スコアリング ,  ランキング