文献

J-GLOBAL ID：202002231024969807   整理番号：20A2132067

意味論とシーン情報による同時検出と複数人物追跡【JST・京大機械翻訳】

Jointly detecting and multiple people tracking by semantic and scene information

著者 (4件)： Pi Zhixiong (Key Laboratory of Image Processing and Intelligent Control, School of Artificial Intelligence and Automation, Huazhong University of Science and Technology, China) ,  Qin Huai (Key Laboratory of Image Processing and Intelligent Control, School of Artificial Intelligence and Automation, Huazhong University of Science and Technology, China) ,  Gao Changxin (Key Laboratory of Image Processing and Intelligent Control, School of Artificial Intelligence and Automation, Huazhong University of Science and Technology, China) ,  Sang Nong (Key Laboratory of Image Processing and Intelligent Control, School of Artificial Intelligence and Automation, Huazhong University of Science and Technology, China)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 412  ページ： 244-251  発行年： 2020年 
JST資料番号： W0360A  ISSN： 0925-2312  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,検出プロセスと単一物体追跡プロセスを組み合わせたオンライン多重人追跡のための新しい方法を提案し,それらの間の相互作用を確立した。検出器は,逐次情報を無視する静止画像中の物体を検出する。その間,単一オブジェクトトラッカーは,追跡の間,カテゴリ意味情報を使用しない。逐次と意味情報の両方を考慮するために,検出器とトラッカー間の情報を交換する。より具体的には,トラッカーは余分な提案で検出器を提供することにより,検出器に逐次情報を配信する。検出器は,追跡結果を修正するために結合ボックス回帰を使用することによって,ロバスト意味情報によって各々のトラッカーを補足した。さらに,この相互作用はまた,オクルージョン推測,透視モデル解釈および軌道併合過程を通してトラッカー間で起こる。実験結果は,提案したアルゴリズムが最先端のMOT法に対して有利に機能することを示した。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  相互作用 ,  *意味論 ,  多重化 ,  検出器 ,  静止画像 ,  透視 ,  ロバスト性 ,  オクルージョン
準シソーラス用語： 意味情報 ,  *人物追跡 ,  物体追跡 ,  オンライン ,  *同時検出 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： オンライン複数オブジェクトトラッキング ,  検出 ,  意味情報 ,  シーン情報

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 意味論 ,  シーン ,  同時検出 ,  人物追跡