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J-GLOBAL ID：201802285276434463   整理番号：18A0861354

ENKCF:高速オブジェクトトラッキングのためのカーネル化相関フィルタのアンサンブル【JST・京大機械翻訳】

EnKCF: Ensemble of Kernelized Correlation Filters for High-Speed Object Tracking

著者 (2件)： Uzkent Burak ,  Seo YoungWoo
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： WACV  ページ： 1133-1141  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： 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】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  画素 ,  ドリフト ,  畳込み ,  柔軟性 ,  移動体 ,  組込みシステム ,  *高速度 ,  コンピュータビジョン ,  *フィルタリング
準シソーラス用語： 粒子フィルタ ,  実行時間 ,  追跡アルゴリズム ,  *相関フィルタ ,  *カーネル化 ,  *物体追跡 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： オブジェクトトラッキング ,  カーネル化 ,  相関フィルタ ,  アンサンブル