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J-GLOBAL ID：202202275801619771   整理番号：22A0104578

大域および部分的特徴の融合に基づくオンライン複数オブジェクトトラッキング【JST・京大機械翻訳】

Online multiple object tracking based on fusing global and partial features

著者 (9件)： Sun Zhihong (National Engineering Research Center for Multimedia Software, School of Computer Science, Wuhan University, China) ,  Sun Zhihong (Hubei Key Laboratory of Multimedia and Network Communication Engineering, Wuhan University, China) ,  Chen Jun (National Engineering Research Center for Multimedia Software, School of Computer Science, Wuhan University, China) ,  Chen Jun (Hubei Key Laboratory of Multimedia and Network Communication Engineering, Wuhan University, China) ,  Mukherjee Mithun (School of Artificial Intelligence, Nanjing University of Information Science and Technology, Nanjing, China) ,  Liang Chao (National Engineering Research Center for Multimedia Software, School of Computer Science, Wuhan University, China) ,  Liang Chao (Hubei Key Laboratory of Multimedia and Network Communication Engineering, Wuhan University, China) ,  Ruan Weijian (Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences, Shenzhen, China) ,  Pan Zhigeng (School of Artificial Intelligence, Nanjing University of Information Science and Technology, Nanjing, China)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 470  ページ： 190-203  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0360A  ISSN： 0925-2312  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 多重物体追跡(MOT)は,コンピュータビジョンタスクにおける学術的および商業的関心のために,ますます注目を集めている。既存の最先端のMOT手法の大部分は,トラッキングバイ検出(TBD)フレームワークを考慮し,それは各フレームの歩行者を局所化し,これらのオブジェクト仮説を任意の初期ラベリングなしに軌跡に接続する。これらの方法は,検出精度とデータ会合に大きく依存する。しかし,オクルージョンはしばしば実際の監視場面で起こる。頻繁なオクルージョンは,多くの誤検出と不正確な外観をもたらし,追跡性能を低下させる。本論文では,それらの間の類似性測定を改善するために,2つの境界ボックス間の大域的および部分的特徴マッチングモデルを組み合わせる新しい特徴マッチング法を提案した。さらに,新しい特徴マッチング方法は,全体的特徴が全体の画像を例証することができるという利点を利用して,部分的特徴は,効果的にオクルージョンとノイズを扱うことができた。さらに,人間姿勢情報に基づく検出修正法を提案した。この検出法は,偽歩行者検出をフィルタリングするために使用することができる。最後に,実験結果は提案した方法の有効性を実証し,最先端のMOTトラッカーに匹敵する性能を達成した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 雑音 ,  歩行者 ,  フィルタリング ,  多重化 ,  検出法 ,  コンピュータビジョン ,  有効性 ,  *オクルージョン
準シソーラス用語： 誤検出 ,  *物体追跡 ,  局在化 ,  *オンライン ,  歩行者検出 ,  検出精度 ,  特徴マッチング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 複数オブジェクトトラッキング ,  追跡検出 ,  閉塞 ,  部分マッチング

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 (3件)： 融合 ,  オンライン ,  オブジェクトトラッキング