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J-GLOBAL ID：202202246374559276   整理番号：22A0623557

AKAZEとKalmanに基づく閉塞シーンにおける改良型カムシフト物体追跡アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Improved Camshift object tracking algorithm in occluded scenes based on AKAZE and Kalman

著者 (3件)： Pei Lili (School of Information Engineering, Chang’an University, Xi’an, Shaanxi, China) ,  Zhang He (Xi’an Xiangteng Micro-Electronics Technology Co., Ltd., Xi’an, Shaanxi, China) ,  Yang Bo (Datang Mobile Communication Equipment Co., Ltd. Xi’an Branch, Xi’an, Shaanxi, China)
資料名： Multimedia Tools and Applications  (Multimedia Tools and Applications)
巻： 81  号： 2  ページ： 2145-2159  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1102A  ISSN： 1380-7501  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 移動アルゴリズム追跡は,追跡物体が閉塞されるか,またはその色相が背景と類似しているとき,干渉に敏感である。AKAZE(加速-KAZE)特徴マッチングとKalmanフィルタリングを組み合わせた改良Camシフト物体追跡アルゴリズムを提案した。最初に,ビデオチャネルを処理のために変換する。第2に,AKAZEを用いて,オブジェクト特徴点に整合し,Kalmanフィルタリングを用いて次の位置を予測した。次に,異なる場面を閾値によって判断して,CamシフトとKalman追跡アルゴリズムを,それぞれオブジェクト追跡のために使用する。最後に,改良Camshiftアルゴリズムを使用して,種々の状況における移動体をテストし,従来のCamshiftアルゴリズムおよびKalmanフィルタ改良Camshiftアルゴリズムと比較した。実験結果は,改良関節追跡アルゴリズムが完全オクルージョンの下で追跡を継続できることを示した。認識の有効フレーム率は約20%増加し,単一フレーム画像処理時間は35ms未満であり,実時間追跡要求を満たすことができた。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature 2021 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 ,  加工時間 ,  *追跡 ,  改良 ,  画像 ,  *閉塞 ,  録画装置 ,  移動 ,  Kalmanフィルタ ,  色相 ,  チャネル ,  オクルージョン
準シソーラス用語： *物体追跡 ,  特徴マッチング ,  *追跡アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： AKAZEアルゴリズム ,  カムシフトアルゴリズム ,  特徴マッチング ,  Kalmanフィルタリング ,  オブジェクトトラッキング ,  ビデオ処理

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 (6件)： 閉塞 ,  シーン ,  カム ,  シフト ,  物体追跡 ,  アルゴリズム