抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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コンピュータビジョン技術は,組込みシステム上で実行する実用化に非常に魅力的である。このようなアプリケーションのためには,高速で実行するための展開アルゴリズムが望ましく,オフライン訓練を必要としない。これらの特性を持つ単一ターゲット追跡アルゴリズムを開発するために,カーネル化相関フィルタ(KCF)の集合を提案し,それをEnKCFと呼ぶ。KCFsの委員会を設計し,移動物体のスケールと並進の変化を具体的に扱った。高速実行時間性能を保証するために,各フレームに複数のKCFsを適用する代わりに,各KCFsを順次展開した。個々のKCFsの遷移間の潜在的ドリフトを低減するために,粒子フィルタを開発した。実験結果は,以下のことを示した。1)著者らの性能は,20画素の精度に対して平均70.10%,OTB100データに対して53.00%,UAV123データに対して54.50%と40.2%であり,2)この方法は,20画素に対して5%以上,AUCに対して10~20%の精度で,平均的に優れている。さらに,著者らの実装はOTB100に対して340fps,UAV123に対してDCF(333fps)より速いUAV123データセットに対して416fpsで実行した。様々なプラットフォーム上で実行する提案EnKCFの柔軟性を向上させるために,異なるレベルの深い畳込み特徴を調べた。Copyright 2018 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】