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J-GLOBAL ID：202202269962937596   整理番号：22A0970901

実時間トラッキングのための融合特徴と信頼できる応答による相関フィルタの学習【JST・京大機械翻訳】

Learning correlation filter with fused feature and reliable response for real-time tracking

著者 (4件)： Lin Bin (School of Computer Science, National Engineering Laboratory for Integrated Aero-Space-Ground-Ocean Big Data Application Technology, Shaanxi Provincial Key Laboratory of Speech and Image Information Processing, Northwestern Polytechnical University, Xi’an, People’s Republic of China) ,  Xue Xizhe (School of Computer Science, National Engineering Laboratory for Integrated Aero-Space-Ground-Ocean Big Data Application Technology, Shaanxi Provincial Key Laboratory of Speech and Image Information Processing, Northwestern Polytechnical University, Xi’an, People’s Republic of China) ,  Li Ying (School of Computer Science, National Engineering Laboratory for Integrated Aero-Space-Ground-Ocean Big Data Application Technology, Shaanxi Provincial Key Laboratory of Speech and Image Information Processing, Northwestern Polytechnical University, Xi’an, People’s Republic of China) ,  Shen Qiang (Department of Computer Science, Faculty of Business and Physical Sciences, Aberystwyth University, Aberystwyth, UK)
資料名： Journal of Real-Time Image Processing  (Journal of Real-Time Image Processing)
巻： 19  号： 2  ページ： 417-427  発行年： 2022年 
JST資料番号： W4661A  ISSN： 1861-8200  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： 物体追跡は,マシンビジョンシステムのキーコンポーネントであり,異なる歩行において多くの注目を集めている。最近,相関フィルタが視覚追跡に成功裏に適用された。しかし,効果的な特徴を設計し,モデルドリフトに対処する方法はオンライン追跡のための未解決の課題のままである。本論文は,2つのアイデアに基づくリアルタイム相関追跡アルゴリズム(RCT)を提案することによって,これらの課題に取り組む。最初に,追跡対象の勾配と色情報をより自然に記述するために,特徴を融合する方法を提案し,応答マップを得るために,背景意識相関フィルタに融合特徴を導入した。第2に,応答マップにおける雑音を著しく低減するための新しい戦略を提示し,従ってモデルドリフトの問題を容易化した。多重追跡ベンチマークで行った系統的比較評価は,提案した方法の有効性を実証した。結果は,提案したRCTが,MATLAB実装において26fpsのリアルタイム追跡速度を維持しながら,ベースライントラッカーと比較して性能を著しく改善することを示した。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer-Verlag GmbH Germany, part of Springer Nature 2022 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 ,  雑音 ,  情報 ,  地図 ,  *ディジタルフィルタ ,  *ドリフト ,  多重化 ,  コンピュータビジョン ,  融合 ,  ベンチマーク
準シソーラス用語： *相関フィルタ ,  色情報 ,  物体追跡 ,  MATLAB ,  オンライン ,  マシンビジョン ,  比較評価 ,  ビジュアルトラッキング ,  追跡アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 視覚追跡 ,  実時間トラッキング ,  相関フィルタ ,  溶融特徴 ,  モデルドリフト

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 (7件)： 実時間 ,  トラッキング ,  融合 ,  信頼 ,  応答 ,  相関フィルタ ,  学習