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J-GLOBAL ID：202102242189576514   整理番号：21A0907244

スケール適応の長いターゲット追跡アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

A Scale Self-adaptive Long-term Target Tracking Algorithm

著者 (3件)： Shen Yuan (河北大学网絡空間安全与計算机学院,保定071002) ,  Yang Wenzhu (河北大学网絡空間安全与計算机学院,保定071002) ,  Zhou Yang (河北大学网絡空間安全与計算机学院,保定071002)
資料名： Kexue Jishu yu Gongcheng  (Kexue Jishu yu Gongcheng)
巻： 20  号： 23  ページ： 9478-9483  発行年： 2020年 
JST資料番号： C4529A  ISSN： 1671-1815  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： 長い目標追跡において,従来のカーネル相関フィルタリングアルゴリズムは,目標スケールの変化と環境要因によって影響され,追跡効果は低下する。この問題を解決するために,スケール適応可能な長いターゲット追跡アルゴリズムを提案した。まず第一に,追跡プロセスにおける追跡器スケール適応を実現するために,スケール因子セルをカーネル相関フィルタリングアルゴリズムに加え,ターゲットの最適スケールを異なるスケールにおける候補ターゲットの応答値によって判断した。次に,追跡精度を改善するために,候補ターゲットの探索範囲を拡大することによって,追跡不正確なターゲット位置を再検出した。最後に,追跡効率を上げるために,追跡安定性に従って追跡テンプレートを更新し,追跡速度を改善し,過誤情報の学入を低減した。実験結果により,提案アルゴリズムは,他の追跡アルゴリズムと比較して,15.3%の精度を,17.1%改善することができた。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 ,  スケール因子
準シソーラス用語： 相関フィルタ ,  *ターゲット追跡 ,  目標位置 ,  *追跡アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

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 (4件)： スケール ,  適応 ,  ターゲット ,  追跡アルゴリズム