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J-GLOBAL ID：201902289511872609   整理番号：19A0512323

歪を意識した相関トラッキング【JST・京大機械翻訳】

Distortion-Aware Correlation Tracking

著者 (6件)： Li Hanhui (School of Data and Computer Science, Sun Yat-sen University, Guangzhou, China) ,  Wu Hefeng (School of Information Science and Technology, Guangdong University of Foreign Studies, Guangzhou, China) ,  Zhang Huifang (School of Data and Computer Science, Sun Yat-sen University, Guangzhou, China) ,  Lin Shujin (School of Communication and Design, Sun Yat-sen University, Guangzhou, China) ,  Luo Xiaonan (School of Computer Science and Information Security, Guilin University of Electronic Technology, Guilin, China) ,  Wang Ruomei (School of Data and Computer Science, Sun Yat-sen University, Guangzhou, China)
資料名： IEEE Transactions on Image Processing  (IEEE Transactions on Image Processing)
巻： 26  号： 11  ページ： 5421-5434  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0364A  ISSN： 1057-7149  CODEN： IIPRE4  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(CF)ベースの追跡法は,それらの高速性能のためにかなりの注目を集めている。しかし,CFに基づくトラッカーの相関出力が歪んでいるという現象を示す歪は,これらの方法に対する主要な障害のままである。本論文では,歪みを検出し,トラッキング故障から回復することができる歪認識相関フィルタフレームワークを提案した。このフレームワークは,歪を検出するための正規化相関応答と呼ばれる単純ではあるが効果的な特徴を用いる。その間,著者らは歪を扱うために競合機構を導入する。そこでは,著者らは,最大のマルチクリーク問題として歪の下で追跡を定式化して扱うために特殊化されたグラフを構築する。さらに,グローバル局所文脈モデルを利用して,追跡プロセスの間の基礎となる歪を軽減した。オンライン追跡ベンチマークに関する広範囲の実験は,著者らの追跡装置が歪期間の間,最適目標軌道を見つけることができて,可能な欠落目標を検索することができることを示して,結果的に最先端の方法を上回って,好ましくCFベースの追跡装置の性能を改良した。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： 高速度 ,  *トラッキング装置 ,  定式化 ,  ベンチマーク ,  故障 ,  フィルタリング
準シソーラス用語： 最先端 ,  オンライン ,  相関フィルタ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 歪 ,  意識 ,  相関 ,  トラッキング