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J-GLOBAL ID：202002247867575890   整理番号：20A2150185

脳インスパイアードモデルと深層ニューラルネットワークを用いた物体検出と追跡アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Object detection and tracking algorithms using brain-inspired model and deep neural networks

著者 (14件)： Song Y (School of Optics and Photonics, Beijing Institute of Technology, Beijing, 100081 China) ,  Song Y (Beijing Key Laboratory for Precision Optoelectronic Measurement Instrument and Technology, Beijing, 100081 China) ,  Zhao YF (School of Optics and Photonics, Beijing Institute of Technology, Beijing, 100081 China) ,  Zhao YF (Beijing Key Laboratory for Precision Optoelectronic Measurement Instrument and Technology, Beijing, 100081 China) ,  Yang X (School of Optics and Photonics, Beijing Institute of Technology, Beijing, 100081 China) ,  Yang X (Beijing Key Laboratory for Precision Optoelectronic Measurement Instrument and Technology, Beijing, 100081 China) ,  Zhou Y (School of Optics and Photonics, Beijing Institute of Technology, Beijing, 100081 China) ,  Zhou Y (Beijing Key Laboratory for Precision Optoelectronic Measurement Instrument and Technology, Beijing, 100081 China) ,  Wang F N (School of Optics and Photonics, Beijing Institute of Technology, Beijing, 100081 China) ,  Wang F N (Beijing Key Laboratory for Precision Optoelectronic Measurement Instrument and Technology, Beijing, 100081 China) ,  Zhang Z S (School of Optics and Photonics, Beijing Institute of Technology, Beijing, 100081 China) ,  Zhang Z S (Beijing Key Laboratory for Precision Optoelectronic Measurement Instrument and Technology, Beijing, 100081 China) ,  Guo Z K (School of Optics and Photonics, Beijing Institute of Technology, Beijing, 100081 China) ,  Guo Z K (Beijing Key Laboratory for Precision Optoelectronic Measurement Instrument and Technology, Beijing, 100081 China)
資料名： Journal of Physics: Conference Series  (Journal of Physics: Conference Series)
巻： 1507  号： 9  ページ： 092006 (11pp)  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5565A  ISSN： 1742-6588  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 最も効果的なバイオインテリジェントシステムとして,人間視覚システム(HVS)は画像処理において顕著な利点を持ち,それは,赤外線ターゲット検出と追跡における問題点,例えば薄暗いターゲット,複雑なバックグラウンド,ターゲットオクルージョン,および外観変化などを解決するのを助ける。本論文では,いくつかの脳に触発されたモデル(側方抑制,受容野,同期バースト,視覚注意,および認知記憶を含む)と深層ニューラルネットワーク(DNN)を研究し,対応するアルゴリズムを提案して,それは,側面抑制と特異値分解に基づく赤外線目標検出アルゴリズム,受信場と横方向抑制に基づく赤外線目標検出アルゴリズム,ALI-PCNNに基づく赤外線目標検出アルゴリズム,GCF-SB視覚注意モデルに基づく赤外線目標検出アルゴリズム,マルチチャネルメモリモデルに基づく赤外線目標検出アルゴリズム,および応答マップ解析ネットワークに基づくロバストで効率的な識別相関フィルタベースの追跡方式を含んでいる。著者らの実験結果は,提案したアルゴリズムが複雑な条件の下で正確な赤外線目標検出とロバスト追跡を達成するために有益であることを示した。Please refer to the publisher for the copyright holders. 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 ,  記憶装置 ,  赤外線 ,  *ネットワーク ,  受信 ,  画像処理 ,  バースト ,  ロバスト性 ,  特異値分解 ,  オクルージョン
準シソーラス用語： 視覚的注意 ,  受容野 ,  検出アルゴリズム ,  *追跡アルゴリズム ,  *ディープニューラルネットワーク , 【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 (4件)： 脳 ,  深層ニューラルネットワーク ,  物体検出 ,  追跡アルゴリズム