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J-GLOBAL ID：202202220262613114   整理番号：22A0456610

オンラインマルチパーソントラッキングのためのマルチメトリック再同定【JST・京大機械翻訳】

Multi-Metric Re-Identification for Online Multi-Person Tracking

著者 (2件)： Nodehi Hamid (Department of Computer Engineering, University of Guilan, Rasht, Iran) ,  Shahbahrami Asadollah (Department of Computer Engineering, University of Guilan, Rasht, Iran)
資料名： IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology  (IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology)
巻： 32  号： 1  ページ： 147-159  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0321A  ISSN： 1051-8215  CODEN： ITCTEM  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： 多人追跡は,インテリジェントビデオ監視システムにおいて重要な役割を果たし,近年,研究者の成長の注目を集めている。本論文では,ビデオシーケンスにおけるすべての既存人を検出し追跡するための追跡バイ検出法を提案した。提案方法は,以前のフレームにおける観測者として,最新のビデオフレームにおいて検出した人を再同定して,このように,それらの軌跡を生成した。提案方法の再同定は,6つの距離メトリックの融合を使用する。4つのメトリック,すなわち,位置,スケール,推定位置までの距離,およびトラックレット連続性を,2つの運動ベースの特徴から導き,そして,2つのメトリック,すなわち,配向勾配の支配的色とヒストグラムを,対応する外観ベースの特徴から導き出した。提案方法は,各フレームごとに2つの一般的ステップで追跡を実行する。第一段階では,最先端のYOLOv3オブジェクト検出器を用いて,ビデオフレームのすべての人を検出した。第2ステップでは,再同定アルゴリズムは,全ての検出された-観測者ペア間の複合距離から構築された距離行列を用いて,最新のビデオフレームにおける検出者と以前のフレームにおける観測者の間の対応を生成する。実験結果は,著者らの単純だが効果的なアプローチが,既存の最先端の方法と比較して,多人追跡において顕著な性能を達成することを示した。Copyright 2022 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： *アルゴリズム ,  監視装置 ,  検出法 ,  連続性 ,  ヒストグラム
準シソーラス用語： ビデオシーケンス ,  物体検出 ,  観測者 ,  *オンライン ,  *ホップ数 ,  ビデオフレーム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： マルチ ,  メトリック ,  同定