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J-GLOBAL ID：201902258846220589   整理番号：19A0516746

低次元スケールフィルタと局所探索戦略を用いた高速相関トラッキング【JST・京大機械翻訳】

Fast Correlation Tracking Using Low-Dimensional Scale Filter and Local Search Strategy

著者 (5件)： Hu Qingyong (College of Electronic Science and Engineering, National University of Defense Technology, Changsha, China) ,  Guo Yulan (College of Electronic Science and Engineering, National University of Defense Technology, Changsha, China) ,  Lin Zaiping (College of Electronic Science and Engineering, National University of Defense Technology, Changsha, China) ,  Deng Xinpu (College of Electronic Science and Engineering, National University of Defense Technology, Changsha, China) ,  An Wei (College of Electronic Science and Engineering, National University of Defense Technology, Changsha, China)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 5  ページ： 8568-8578  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 最近,相関フィルタベースの追跡アルゴリズムは,その高い効率性とロバスト性のために多くの注意を引きつけた。しかし,高速で正確なスケール推定を達成することは困難な問題である。ほとんどの既存のスケール推定手法は非効率的で時間がかかる。その上,これらの既存の追跡装置は,対象物が限られた探索領域による高速運動と部分的閉塞の下にあるときに,ほとんど機能しない。本論文では,オブジェクトのスケールを推定するために独立スケールフィルタを提案し,次元縮小戦略を用いて計算コストを低減した。さらに,局所探索戦略を提案して,追跡装置の探索領域を拡大して,それは高速運動とオクルージョンによって引き起こされる問題を効果的に解明することができた。三つの大規模ベンチマークについて広範な実験を行い,提案したトラッカーが最先端のトラッカーよりも優れていることを示した。それは87.2%の平均精度スコアを達成して,目標追跡ベンチマーク-2013ベンチマークに関して65.2%の平均成功スコアを達成した。さらに,著者らの提案したトラッカーは,単一CPU上で約80フレーム/sの速度で実行することができ,ほとんどの競合トラッカーを数倍超えている。Copyright 2019 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： *近傍探索法 ,  ロバスト性 ,  次元縮小 ,  ベンチマーク ,  フィルタリング ,  トラッキング装置 ,  *高速度 ,  *フィルタ ,  オクルージョン
準シソーラス用語： ターゲット追跡 ,  スコア ,  最先端 ,  計算コスト ,  追跡アルゴリズム ,  相関フィルタ ,  低次元 , 【Automatic Indexing@JST】

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

タイトルに関連する用語 (6件)： 低次元 ,  スケール ,  局所探索 ,  戦略 ,  相関 ,  トラッキング