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J-GLOBAL ID：201602267995330728   整理番号：16A1244404

改良HOUGH森林フレームワークに基づく多目的追跡アルゴリズムを提案した。【JST・京大機械翻訳】

Multi-target tracking algorithm based on improved Hough forest framework

著者 (3件)： Gao Qingji (Robotics Institute, Civil Aviation University of China) ,  Huo Lu (Robotics Institute, Civil Aviation University of China) ,  Niu Guochen (Robotics Institute, Civil Aviation University of China)
資料名： Jisuanji Yingyong  (Jisuanji Yingyong)
巻： 36  号： 8  ページ： 2311-2315  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2535A  ISSN： 1001-9081  CODEN： JYIIDU  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： 複数の類似のターゲット追跡のための単眼視覚の影響を克服するために,改良HOUGHに基づくマルチターゲット追跡アルゴリズムを提案する。マルチターゲット追跡問題を,ターゲット検出に基づく軌道関連プロセスに変換し,そして,軌道相関計算を,最大事後確率(MAP)問題に変換するために,オンライン学習を導入した。複数のサンプルをオンラインで収集し,目標の外観と運動特性を抽出して,森林を訓練し,森林の訓練を行い,軌道の相関確率を得て,それによって,マルチターゲット軌道を結合した。ランクのHANKEL行列を導入して軌道の検証を行い、誤マッチングの軌跡を修復し、オンライン更新訓練サンプルのアルゴリズムの有効性を改善した。実験結果により,軌道整合誤り率は,著しく改善され,そして,それは,複数の類似性目標に対して,単眼カメラの追跡精度およびロバスト性を,効果的に改善することができた。Data from the ScienceChina, LCAS.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  ロバスト性 ,  単眼 ,  誤り率 ,  マッチング ,  類似性
準シソーラス用語： 単眼カメラ ,  オンライン ,  オンライン学習 ,  最大事後確率 ,  ターゲット検出 ,  追跡問題 ,  マルチターゲット ,  ターゲット追跡 ,  *追跡アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： multi-target tracking ,  online learning ,  Hough forest ,  trajectories association ,  Hankel matrix ,  similar-target

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 森林 ,  フレームワーク ,  多目的 ,  追跡アルゴリズム ,  提案