文献

J-GLOBAL ID：201902249583510783   整理番号：19A1118499

スパース特徴選択と重み辞書更新によるロバストな視覚追跡【JST・京大機械翻訳】

Robust Visual Tracking via Sparse Feature Selection and Weight Dictionary Update

著者 (7件)： Zheng Penggen (School of Computer Science, Guangdong Polytechnic Normal University, Guangzhou, China) ,  Zheng Penggen (Guangzhou Key Laboratory of Digital Content Processing and Security Technologies, Guangzhou, China) ,  Zhan Jin (School of Computer Science, Guangdong Polytechnic Normal University, Guangzhou, China) ,  Zhan Jin (Guangzhou Key Laboratory of Digital Content Processing and Security Technologies, Guangzhou, China) ,  Zhao Huimin (School of Computer Science, Guangdong Polytechnic Normal University, Guangzhou, China) ,  Zhao Huimin (Guangzhou Key Laboratory of Digital Content Processing and Security Technologies, Guangzhou, China) ,  Wu Hefeng (School of Information Science and Technology, Guangdong University of Foreign Studies, Guangzhou, China)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 10989  ページ： 484-494  発行年： 2018年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： スパース表現に基づく視覚追跡法は目標と背景の変化によく適合せず,サンプルの希薄性は最適性を保証しない。本論文では,スパース多特徴選択と重み辞書に基づく適応辞書更新を用いたロバストな視覚追跡アルゴリズムを提案した。著者らは,ラベル一貫したK-SVDアルゴリズムに基づく異なる識別辞書を得るために学習サンプルの色特徴とテクスチャ特徴を利用して,重み辞書を形成する辞書のベースベクトルに重みを割り当てるためにそれらのサンプルの位置情報を使用する。ロバストな視覚追跡のために,著者らは,最良サンプルを選択するために辞書のベースベクトルと再構成誤差の重みを結合する新しい特徴選択戦略を採用した。さらに,適応雑音エネルギー閾値を導入し,雑音エネルギー解析に基づく辞書更新機構を確立した。これにより,辞書更新により生じる誤差蓄積を効果的に低減し,ターゲットと背景の変化に対する適応性を強化した。比較実験は,提案したアルゴリズムがいくつかの最先端の方法に対して有利に機能することを示した。Copyright 2018 Springer Nature Switzerland AG Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 比較試験 ,  類似性 ,  *ロバスト性 ,  ベクトル ,  *特徴選択 ,  アルゴリズム ,  再構成 ,  雑音 ,  適応性 ,  *視覚
準シソーラス用語： 追跡アルゴリズム ,  最適性 ,  スパース表現 ,  *ビジュアルトラッキング ,  *スパース , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 視覚追跡 ,  類似性重み ,  スパース表現 ,  適応更新 ,  多特徴選択

分類 (4件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  自然語処理  (JE06000L) ,  分子・遺伝情報処理  (JE15040B) ,  人間機械系  (IB03000G)

タイトルに関連する用語 (5件)： 特徴選択 ,  辞書 ,  更新 ,  ロバスト ,  視覚追跡