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J-GLOBAL ID：202202262173336593   整理番号：22A1003210

短時間記憶を導入したSiameseネットワーク目標追跡アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Siamese Network Tracking with Short-Term Memory

著者 (4件)： Wang Xipeng (武警工程大学 信息工程学院,西安 710086) ,  Li Yong (武警工程大学 信息工程学院,西安 710086) ,  Li Zhi (武警工程大学 信息工程学院,西安 710086) ,  Liang Qiming (武警工程大学 信息工程学院,西安 710086)
資料名： Jisuanji Gongcheng yu Yingyong  (Jisuanji Gongcheng yu Yingyong)
巻： 58  号： 3  ページ： 235-241  発行年： 2022年 
JST資料番号： C2533A  ISSN： 1002-8331  CODEN： JGYYAT  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： 複雑な場面における目標追跡アルゴリズムのロバスト性を改善するために,長い時間追跡場面に適応して,マルチレベル特徴融合と短時間記憶機構を組み合わせた追跡方式を提案して,目標追跡のロバスト性を改善した。畳込みニューラルネットワークの多層特徴を融合し,ネットワークの特徴抽出能力を改善した。追跡段階において,短時間記憶モジュールを導入し,探索領域の特徴はそれぞれ初期の基準テンプレート特徴と短時間記憶のダイナミック特徴に整合し,得られた応答グラフを融合し,目標追跡のロバスト性を高め,ビデオ局所情報増強アルゴリズムによる追跡目標の判別性である。OTB2015とGOT-10K目標追跡標準データセットで実験を行い、OTB2015における精度と成功率はそれぞれ0.808と0.593に達した。実験結果は,提案したアルゴリズムのテスト結果が,いくつかの主流追跡アルゴリズムと比較して著しく改良され,27フレーム/sのリアルタイム追跡速度を達成し,提案方法の有効性を証明した。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 ,  情報 ,  *ネットワーク ,  フレーム ,  *追跡 ,  ニューラルネットワーク ,  特徴抽出 ,  精度 ,  録画装置 ,  多層 ,  有効性 ,  ロバスト性
準シソーラス用語： マルチレベル ,  *ターゲット追跡 ,  *追跡アルゴリズム ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (2件)： 目標追跡 ,  アルゴリズム