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J-GLOBAL ID：202102267389334264   整理番号：21A0042695

深さ空間正則化に基づく相関フィルタリング追跡アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Correlation Filter Tracking Based on Deep Spatial Regularization

著者 (5件)： Pu Lei (空軍工程大学研究生院,陜西西安710077) ,  Feng Xinxi (空軍工程大学信息与導航学院,陜西西安710077) ,  Hou Zhiqiang (西安郵電大学計算机学院,陜西西安710121) ,  Zha Yufei (西北工業大学計算机学院,陜西西安710072) ,  Yu Wangsheng (空軍工程大学信息与導航学院,陜西西安710077)
資料名： Dianzi Xuebao  (Dianzi Xuebao)
巻： 48  号： 10  ページ： 2025-2032  発行年： 2020年 
JST資料番号： C2504A  ISSN： 0372-2112  CODEN： TTHPAG  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： 近年、深さ特徴を結合した相関フィルタリングアルゴリズムは、高い追跡精度のため、視覚追跡の分野で広く注目されている。訓練サンプルに対する周期性の仮定は計算効率を高めるが、境界効果も導入し、アルゴリズムの性能の更なる向上を制限している。深さ特徴表現能力の深いマイニングを通して,新しい追跡フレームワークを提案した。深層特徴が良好な意味情報を持つため、VGGネットワーク第五層畳込み特徴抽出目標の空間信頼領域を選び、この区域情報をサンプルに対して裁断し、目的関数を導入し、空間制約モデルを作り、次にADMMアルゴリズムを用いて反復解を求める。アルゴリズムの長い時間追跡能力をさらに改善するために,単純で効果的なオクルージョン判定法を提案した。実験結果は,提案したアルゴリズムが追跡精度と成功率において多くの先進アルゴリズムより優れていることを示した。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 ,  畳込み ,  ネットワーク ,  特徴抽出 ,  目的関数 ,  *正則化 ,  深層 ,  オクルージョン
準シソーラス用語： *相関フィルタ ,  計算効率 ,  意味情報 ,  ビジュアルトラッキング ,  特徴表現 ,  *追跡アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 計算理論  (JB02000A) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (3件)： 正則化 ,  相関フィルタ ,  追跡アルゴリズム