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J-GLOBAL ID：202002256836083657   整理番号：20A0827427

ロバストな構造的低ランクトラッキング【JST・京大機械翻訳】

Robust Structural Low-Rank Tracking

著者 (4件)： Javed Sajid (Khalifa University Centre for Autonomous Robotics System (KUCARS), Khalifa University of Science and Technology, Abu Dhabi, United Arab Emirates) ,  Mahmood Arif (Department of Computer Science, Information Technology University, Lahore, Pakistan) ,  Dias Jorge (Khalifa University Centre for Autonomous Robotics System (KUCARS), Khalifa University of Science and Technology, Abu Dhabi, United Arab Emirates) ,  Werghi Naoufel (Khalifa University Centre for Autonomous Robotics System (KUCARS), Khalifa University of Science and Technology, Abu Dhabi, United Arab Emirates)
資料名： IEEE Transactions on Image Processing  (IEEE Transactions on Image Processing)
巻： 29  ページ： 4390-4405  発行年： 2020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： 視覚物体追跡は多くのコンピュータビジョン応用のための必須タスクである。ターゲット出現が特にオクルージョン,背景クラッタ,および突然の照明変動の存在下で変化するとき,それは非常に挑戦的になる。ターゲット粒子上のスパース表現と低ランク仮定を組み込んだ方法は有望な結果を達成した。しかし,構造的制約の欠如のため,これらの方法は,上述の課題に直面するとき,性能劣化を示す。これらの限界を軽減するために,複雑なシナリオにおけるロバストなオブジェクトトラッキングのための新しい構造的低ランクモデリングアルゴリズムを提案した。提案したアルゴリズムにおいて,4つの異なるグラフに埋め込まれた低ランク部分空間における粒子間の空間的および時間的外観一貫性制約を考察した。これらの制約を符号化する結果としての目的関数は新しく,バッチ方式とオンライン方式の両方で適応ペナルティを有する線形化交互方向法を用いて解いた。提案した目的関数は,連続的なフレームにおけるターゲット粒子の空間的および時間的構造を共同的に学習し,提案したトラッカーを多くの複雑な追跡シナリオに対して整合させる。4つの挑戦的データセットに関する結果は,現在の最先端の方法と比較して,提案したアルゴリズムの優れた性能を実証した。Copyright 2020 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： ペナルティ ,  オンラインシステム ,  オクルージョン ,  *ロバスト性 ,  アルゴリズム ,  バッチ処理 ,  コンピュータビジョン ,  目的関数 ,  視覚 ,  クラッタ
準シソーラス用語： 線形化 ,  部分空間 ,  スパース表現 ,  照明変化 ,  物体追跡 , 【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 (2件)： ロバスト ,  トラッキング