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J-GLOBAL ID：202202266898128317   整理番号：22A0913650

アイデンティティ-量調和マルチオブジェクトトラッキング【JST・京大機械翻訳】

Identity-Quantity Harmonic Multi-Object Tracking

著者 (5件)： He Yuhang (Faculty of Electronic and Information Engineering, Xi’an Jiaotong University, Shaanxi, Xi’an, China) ,  Wei Xing (Faculty of Electronic and Information Engineering, Xi’an Jiaotong University, Shaanxi, Xi’an, China) ,  Hong Xiaopeng (Faculty of Electronic and Information Engineering, Xi’an Jiaotong University, Shaanxi, Xi’an, China) ,  Ke Wei (Faculty of Electronic and Information Engineering, Xi’an Jiaotong University, Shaanxi, Xi’an, China) ,  Gong Yihong (Faculty of Electronic and Information Engineering, Xi’an Jiaotong University, Shaanxi, Xi’an, China)
資料名： IEEE Transactions on Image Processing  (IEEE Transactions on Image Processing)
巻： 31  ページ： 2201-2215  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0364A  ISSN： 1057-7149  CODEN： IIPRE4  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： マルチオブジェクト追跡(MOT)のデータ会合問題は,検出にIDentity(ID)ラベルを割り当て,各ターゲットの完全な軌跡を推論することを目的とする。ほとんどの既存の方法は,各検出がユニークなターゲットに対応し,従って,複数のターゲットが混雑したシーンにおける検出故障による単一検出において発生する場合,状況を扱うことができないと仮定する。実用的応用に対するこの強い仮定を緩和するために,著者らは,アイデンティティと量特性で各検出を関連づけることに基づいて,MOTを定式化し,次に,2つの重要問題に取り組むための解決策を提供する。最初に,局所ターゲット定量化モジュールを導入して,1つの検出内の目標の数を計算した。第2に,著者らは2つの特性を調和する同一性-量子化調和機構を提案する。これに基づき,複数のIDラベルをいくつかのターゲットを含む検出に割り当てる新しい同一性-Quantity Harmonic Tracking(IQHAT)フレームワークを開発した。5つのベンチマークデータセットに関する広範な実験的評価を通して,提案した方法の優位性を実証した。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： 検出 ,  *ターゲット ,  量子化 ,  故障 ,  定式化 ,  ベンチマーク ,  *属性
準シソーラス用語： 物体追跡 ,  *アイデンティティ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： アイデンティティ ,  量 ,  調和 ,  マルチ ,  オブジェクトトラッキング