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J-GLOBAL ID：201802282054305739   整理番号：18A1449905

複雑なシーンにおける加重粒子フィルタ歩行者追跡手法【JST・京大機械翻訳】

A Weighted Particle Filter for Pedestrian Tracking in Complex Scenarios

著者 (4件)： Xu Junyan (電子科技大学電子工程学院,四川成都,611731) ,  Cui Zongyong (電子科技大学電子工程学院,四川成都,611731) ,  Luo Yuanqing (電子科技大学電子工程学院,四川成都,611731) ,  Cao Zongjie (電子科技大学電子工程学院,四川成都,611731)
資料名： Xinhao Chuli  (Xinhao Chuli)
巻： 33  号： 7  ページ： 934-942  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2154A  ISSN： 1003-0530  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： 粒子フィルタリング追跡アルゴリズムは,歩行者のターゲットオクルージョン,光線干渉,および背景と歩行者が似ている場合,ターゲットがドリフトし,追跡精度が高くない。本論文では,重み付け粒子フィルタによる歩行者追跡法を提案した。オクルージョンモデルとOnlineBoostingアルゴリズムを組み合わせて,オンライン学習を用いて,強い分類装置を更新し,追跡時に確立したオクルージョンモデルを結合した。歩行者の運動と前回の目標位置の距離、類似度などの影響因子により、粒子の重さを再構成し、複雑な変化場面での歩行者の適応追跡を実現した。PETS-L2S1の公共データセットと自己データセットの実験結果は,提案した方法が,ターゲットオクルージョン,類似バックグラウンド,および光線突然変異の干渉を効果的に除去することができ,安定,正確,かつ効率的であることを示した。リアルタイム歩行者追跡。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 突然変異 ,  オクルージョン ,  *歩行者 ,  アルゴリズム ,  再構成 ,  干渉 ,  モデル ,  分類装置 ,  光子ビーム ,  重みづけ
準シソーラス用語： 実時間 ,  オンライン学習 ,  *歩行者追跡 ,  *粒子フィルタ ,  *加重 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： pedestrian tracking ,  particle filter ,  occlusion model ,  weighted algorithm

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： シーン ,  加重 ,  粒子フィルタ ,  歩行者追跡 ,  手法