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J-GLOBAL ID：202002228486694299   整理番号：20A1137470

CamShiftを融合したTLDアルゴリズムは顔追跡を実現する。【JST・京大機械翻訳】

Face Tracking Using TLD Algorithm with CamShift Fusion

著者 (2件)： Niu Ying (太原理工大学 電气与動力工程学院,太原,030024) ,  Li Lihong (太原理工大学 電气与動力工程学院,太原,030024)
資料名： Xiaoxing Weixing Jisuanji Xitong  (Xiaoxing Weixing Jisuanji Xitong)
巻： 41  号： 2  ページ： 421-425  発行年： 2020年 
JST資料番号： C2136A  ISSN： 1000-1220  CODEN： XWJXEH  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 追跡-学習-検出(Tracking-Learning-Detection,TLD)アルゴリズム追跡モジュールのためのピラミッドオプティカルフロー法の計算量は大きいため、顔のリアルタイム性差の問題を追跡している。連続適応平均シフト(ContinuouslyAdaptiveMeanShift,CamShift)を融合するTLDアルゴリズムを提案し、顔追跡の効率を高めた。改良TLDアルゴリズムフレームワークにおいて,追跡モジュールは,CamShiftアルゴリズムを採用して,目標の顔追跡を実現し,そして,検出モジュールは,スライディングウィンドウ法を用いて,走査し,そして,分類装置を用いて,目標が存在するかどうかを判断し,そして,学習モジュールは,追跡モジュールおよび検出モジュールの結果に従って,エラーおよび誤差を,比較した。目標モデルを更新する。改良TLDアルゴリズムを,それぞれ,CamShiftアルゴリズムおよびTLDアルゴリズムと比較して,結果は,融合CamShiftのTLDアルゴリズムが,顔追跡の効率および精度が,オリジナルの2つのアルゴリズムより良好であり,そして,リアルタイムの要求条件を満たすことを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  学習 ,  分類装置 ,  計算量
準シソーラス用語： スライディングウィンドウ ,  実時間 ,  平均シフト , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： CAMshift ,  融合 ,  TLD ,  アルゴリズム ,  顔 ,  追跡