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J-GLOBAL ID：201602231463359260   整理番号：16A1237785

置信図特性に基づく改良時空間目標追跡を提案した。【JST・京大機械翻訳】

Improved Object Tracking via Spatial-temporal Context Based on Confidence Map Property

著者 (2件)： Zhang Lei (School of Internet of Things Engineering, Jiangnan University) ,  Yu Fengqin (School of Internet of Things Engineering, Jiangnan University)
資料名： Jisuanji Gongcheng  (Jisuanji Gongcheng)
巻： 42  号： 8  ページ： 277-281,288  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2532A  ISSN： 1000-3428  CODEN： JISGEV  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： 時空間文脈における目標追跡アルゴリズムが,オクルージョンの下で移動しやすいという問題を解決するために,改良型時空間目標追跡アルゴリズムを,置信図の特性に基づいて提案した。3つのサブブロックの特徴組合せによって目標外観を表現し,信頼領域における複数のピーク点の対応領域を候補領域として,候補領域の目標特徴を抽出し,ターゲットテンプレートと最も類似した領域を見つける。連続的モンテカルロサンプリングを通して,最適目標領域を得て,次に,オクルージョンの影響を減少させるために,時間-空間文脈の学習速度を適応的に調整した。シミュレーション結果は,提案したアルゴリズムが,時間-空間文脈目標追跡アルゴリズムと圧縮追跡アルゴリズムと比較して,ターゲットの高速移動またはオクルージョンにおいて,正確にターゲットを追跡することができることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 高速度 ,  *オクルージョン ,  シミュレーション ,  信頼区間 ,  アルゴリズム ,  学習速度 ,  モンテカルロサンプリング ,  追跡アルゴリズム
準シソーラス用語： *ターゲット追跡 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： object tracking ,  Spatial-temporal Context(STC) ,  peak point ,  combination of sub-block ,  occlusion ratio ,  learning rate

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 時空間 ,  目標追跡 ,  提案