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J-GLOBAL ID：202202224822169077   整理番号：22A0482580

多様性ベース背景減算モデルによる非線形軌道追跡について【JST・京大機械翻訳】

On Non-Linear Trajectory Tracking via Variety-Based Background Subtraction Models

著者 (2件)： Elnakeeb Amr (Electrical Engineering, University of Southern California, Los Angeles, CA, USA) ,  Mitra Urbashi (Ming Hsieh Department of Electrical Engineering, University of Southern California, Los Angeles, CA, USA)
資料名： IEEE Transactions on Signal Processing  (IEEE Transactions on Signal Processing)
巻： 70  ページ： 397-409  発行年： 2022年 
JST資料番号： C0228A  ISSN： 1053-587X  CODEN： ITPRED  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： 軌道が空間座標空間の多項式によって記述できる軌道追跡を考察した。軌道を捉える代数的多様性ベースの低ランク制約を含む背景減算モデルを拡張した。この最適化を,新しい信号モデルに適応した反復再加重最小二乗法によって解いた。多様性ベースのバックグラウンドサブトラクション反復再加重最小二乗法(VBSI)アルゴリズムの収束を研究し,有界性解析を行った。VBSIによって作り出される推定のシーケンスが有界であることを証明した。さらに,そのシーケンスの任意の限界点は最適化問題の定常点である。凝集誤差関数はゼロに収束することを示した。性能およびシステムパラメータ間の関係を特徴付ける推定誤差に関する限界を導いた。シミュレーション結果は,提案したアルゴリズムがノイズのないシナリオとノイズのないシナリオの両方で重要なマトリクスの優れた回復を達成して,典型的に20の反復で収束することを示した。さらに,平均平方誤差に関して2.4dBの性能改善が,以前の方法で観察された。最後に,提案技法を実際のビデオデータに適用し,非線形軌道の推定に有効であることを示した。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 ,  凝集 ,  最適化 ,  *雑音 ,  シミュレーション ,  多項式 ,  最適化問題 ,  誤差関数
準シソーラス用語： システムパラメータ ,  推定誤差 ,  *背景差分法 ,  信号モデル ,  *軌道追跡 ,  有界 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 信号理論  (ND02020G) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (5件)： 多様性 ,  背景減算 ,  モデル ,  非線形 ,  軌道追跡