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J-GLOBAL ID：201802287852774280   整理番号：18A0944270

多重特徴融合による変化する照明に対するカーネルベースの小ターゲット追跡のための新しい戦略【JST・京大機械翻訳】

A novel strategy for kernel-based small target tracking against varying illumination with multiple features fusion

著者 (4件)： Chen Weibin (College of Civil Aviation, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing, China) ,  Niu Ben (College of Civil Aviation, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing, China) ,  Gu Hongbin (College of Civil Aviation, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing, China) ,  Zhang Xin (School of Biomedical Engineering, Wenzhou Medical University, Wenzhou, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICICT  ページ： 135-138  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： 本論文は,Varying照明に対するマルチ特徴融合による小さな目標追跡のための新しいカーネルベースの方法を提示した。まず第一に,色ヒストグラムに基づく従来の追跡装置は信頼できないか,変化する照明の下でさえ失敗する。従って,HSV色空間に基づいて,新しいファジィ色ヒストグラム生成を提案し,そのファジィ色ヒストグラムモデルを動的に修正し,照明変化と雑音に対する従来の色ヒストグラムの敏感性を除去するために,追跡ターゲット周辺の局所背景情報を利用した。第二に,オブジェクトオクルージョン,角度変動,スケール変化などに対処する有効な方法はまだない。追跡アルゴリズムは,Mean-Shiftの基準点として改良SIFTによって抽出された特徴点を利用し,2つの方法をシームレスに結合するターゲット領域中心を計算する。最後に,全体の追跡アルゴリズムは,小さい目標追跡のためのMean-Shiftの基準点として,ファジィカラーヒストグラムモデルと改良SIFTの組合せを利用した。実験結果は,提案したアルゴリズムが,周囲のバックグラウンドがオブジェクトの外観に類似しているときでも,様々なスケールと様々な照明の追跡対象を保つことができることを示した。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： *照明 ,  アルゴリズム ,  雑音 ,  トラッキング装置 ,  *多重化 ,  曖昧さ ,  基準点
準シソーラス用語： シームレス ,  特徴点 ,  追跡アルゴリズム ,  敏感性 ,  照明変化 ,  HSV色空間 ,  カラーヒストグラム ,  *ターゲット追跡 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： 多重 ,  特徴融合 ,  照明 ,  カーネル ,  ターゲット追跡 ,  戦略