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J-GLOBAL ID：202102291857967417   整理番号：21A0310820

判別式相関フィルタのターゲット追跡総説【JST・京大機械翻訳】

Survey of Visual Tracking Based on Discriminative Correlation Filters

著者 (4件)： Xu Ning (山東科技大学 電子信息工程学院,山東 青島266590) ,  Wang Juanjuan (山東科技大学 電子信息工程学院,山東 青島266590) ,  Guo Xiaoyu (山東科技大学 電子信息工程学院,山東 青島266590) ,  Zhao Zengshun (山東科技大学 電子信息工程学院,山東 青島266590)
資料名： Xiaoxing Weixing Jisuanji Xitong  (Xiaoxing Weixing Jisuanji Xitong)
巻： 41  号： 12  ページ： 2484-2493  発行年： 2020年 
JST資料番号： C2136A  ISSN： 1000-1220  CODEN： XWJXEH  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： ターゲット追跡は,コンピュータビジョンの分野における重要な研究方向であり,単一ターゲット追跡は,主に,深さ学習,判別相関フィルタ,および伝統的方法に分類される。周波数領域計算の高効率性により、本論文では判別式相関フィルタを切り込み点として選択する。第一に,識別相関フィルタのターゲット追跡原理を紹介し,次に,基礎フレームを横に展開して,境界効果を,判別相関フィルタの開発のための分水界として解決した。畳込みニューラルネットワークの発展に伴い、予訓練モデルに基づいた特徴抽出と深さ学習と相関フィルタフレームとの2つの方向を述べ、最後に判別式相関フィルタの発展脈絡図についてまとめた。特徴補間と信頼図融合の方向を比較して,モデル革新は,モデル構築の合理的制約項目の構築において,重要な方向になった。実験部分は,OTB-2015とVOT-2018のデータセットにおける追跡装置のコントラスト結果およびランキングを,解析し,そして,短い解析を,行った。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： コントラスト ,  特徴抽出 ,  内挿法 ,  *文献展望 ,  トラッキング装置 ,  等級づけ ,  コンピュータビジョン ,  周波数領域
準シソーラス用語： 高効率 ,  *相関フィルタ ,  *ターゲット追跡 ,  分水界 ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (3件)： 相関フィルタ ,  ターゲット追跡 ,  総説