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J-GLOBAL ID：201802278092573777   整理番号：18A1459823

改良KCFに基づく追跡登録方法【JST・京大機械翻訳】

A tracking and registration method based on improved KCF

著者 (3件)： Yong Jiu (蘭州交通大学計算机科学与技術実験教学示范中心,甘粛蘭州730070;蘭州交通大学電子与信息工程学院,甘粛蘭州730070) ,  Wang Yangping (蘭州交通大学計算机科学与技術実験教学示范中心,甘粛蘭州730070;蘭州交通大学電子与信息工程学院,甘粛蘭州730070) ,  Lei Xiaomei (甘粛省气象局气象信息与技術装備保障中心,甘粛蘭州,730020)
資料名： Jisuanji Gongcheng Yukexue  (Jisuanji Gongcheng Yukexue)
巻： 40  号： 4  ページ： 690-698  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2938A  ISSN： 1007-130X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 三次元登録環境および目標追跡検出アルゴリズムの時間消費が厳しく,精度が低いため,改良KCF(I-KCF)の追跡登録法を提案した。この方法は4ステップに分けられる。(1)正規最小二乗分類装置のサンプル訓練を用いて,スケールカーネル相関フィルタと位置情報を得る。(2)スケールカーネル相関フィルタと位置出力応答の最大値を検索して,スケールとターゲット位置の検出を達成した。(3)MOSSE追跡器の更新方法によるモデル更新;(4)ORBアルゴリズムを使用して,ターゲットの位置特性を検出し,登録行列を計算する。視覚追跡基準データセットの6組のデータとビデオシーケンスのシミュレーション実験を行った。シミュレーション結果は,I-KCFが,回転,スケーリング,部分的オクルージョン,照明,および運動ぼけのとき,精度,成功率,および効率において,KCF,TLD,およびTLDより優れていることを示した。StruckとCTアルゴリズム;目標位置とOpenGL立方体登録の融合度は比較的高かった。I-KCFに基づくARシステムは,良好なリアルタイム性,安定性およびロバスト性を有する。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  計算機シミュレーション ,  ロバスト性 ,  分類装置 ,  三次元 ,  位置情報 ,  オクルージョン ,  位置決め ,  最小二乗法
準シソーラス用語： 六面体 ,  OpenGL ,  ビデオシーケンス ,  ビジュアルトラッキング ,  相関フィルタ ,  検出アルゴリズム ,  ターゲット追跡 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： kernerlized correlation filter(KCF) tracking ,  I-KCF algorithm ,  ORB algorithm ,  3D registration ,  augmented reality

分類 (3件)： 計算機シミュレーション  (JE11000H) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (1件)： 追跡