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J-GLOBAL ID：202002282683416022   整理番号：20A1371604

最初のフレームの記憶がある場合と無い場合の自己修正積分追跡器【JST・京大機械翻訳】

Auto-correct-integrated trackers with and without memory of first frames

著者 (2件)： Sekhavati Ali (Sadjad University of Technology, Mashhad, Iran) ,  Eghbal Najmeh (Sadjad University of Technology, Mashhad, Iran)
資料名： International Journal of Intelligent Robotics and Applications  (International Journal of Intelligent Robotics and Applications)
巻： 4  号： 2  ページ： 191-201  発行年： 2020年 
JST資料番号： W4474A  ISSN： 2366-5971  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 多くの姿勢変動,ターゲット変形および異なるタイプのオクルージョンを有する画像の長期シーケンスにおける視覚短期追跡は,画像処理における最も厳しいタスクの1つである。このような課題の克服は,異なるトラッカーを結合することにより,優れた方法で行うことができる。本論文では,与えられたターゲットを追跡するための異なるアルゴリズムを組み合わせる方法を提案した。アルゴリズムは,KCF(IEEEトランスパターンAnal Mach Intell 37(3):583-596,2014),MIL(Babenko et al.,オンライン多重インスタンス学習によるビジュアルトラッキングにおける,コンピュータビジョンとパターン認識に関するIEEE会議,2009年),CSR-DCFを,コンピュータビジョンとパターン認識に関するIEEE会議(2010年IEEE Computation of Compution Evice et al.,2010)トラッカー(2010年,2010年)の追跡において,KCF(Henriques et al., CSR-DCF) (Bolme et al.)。この方法では,これらのアルゴリズムは,互いの故障を連続的に補正できる。また,それらをトラッキングするときでさえターゲットを暗黙的に探索し,それらが追跡する物体を実際のターゲットとする。したがって,それらは,それらが独立して動作するとき,それらのコンポーネントと同様に最先端のトラッカーの多くを凌駕する。本論文では,そのような方法で製作した3つのトラッカーを調べた。これらのトラッカーの2つはCPU上でリアルタイムに近い速度で走行し,精度および速度に関して,それらをいくつかの有名な広域追跡アルゴリズムと比較する。Copyright Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2020 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 ,  視覚 ,  パターン認識 ,  学習 ,  IEEE ,  画像処理 ,  多重化 ,  コンピュータビジョン ,  オクルージョン
準シソーラス用語： 相関フィルタ ,  物体追跡 ,  実時間 ,  オンライン ,  ビジュアルトラッキング ,  追跡アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 視覚物体追跡 ,  相関フィルタ ,  組合せトラッカ ,  自己修正追跡

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 自己 ,  積分 ,  追跡