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J-GLOBAL ID：201702225686374489   整理番号：17A0391157

外観モデルと時空モデルに基づくマルチカメラ目標追跡【JST・京大機械翻訳】

Multi-camera object tracking based on appearance models and spatio-temporal models

著者 (3件)： Han Jingxian (School of Computer and Information, Hefei University of Technology) ,  Qi Meibin (School of Computer and Information, Hefei University of Technology) ,  Jiang Jianguo (School of Computer and Information, Hefei University of Technology)
資料名： Hefei Gongye Daxue Xuebao. Ziran Kexue Ban  (Hefei Gongye Daxue Xuebao. Ziran Kexue Ban)
巻： 39  号： 12  ページ： 1639-1643,1704  発行年： 2016年 
JST資料番号： W1497A  ISSN： 1003-5060  CODEN： HGDXB2  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： マルチカメラ間の照明変動,環境の差異,および視野角の変化に照準を定めて,本論文は,外観モデルと時空間モデルに基づく方式を提案して,非オーバーラップカメラの間のターゲット追跡を実行した。まず,色標準化の方法を用いてカメラ間の色差,学習目標の外観モデルを減弱する.色標準化過程では,人間のキャリブレーション目標間の対応関係を必要としないため,カメラの数が増えると新しい外観モデルを自動学習することができる.次に,カメラの環境,照明,および視角に関係がない時空間モデル,すなわち,異なるカメラの下での輸出入の分布モデル,経路関係,および移動時間の確率分布を,目標の外観類似性の非教師つき学習によって得た。最後に,ターゲット間の外観類似性と時空間類似性を計算し,マルチカメラ間の目標追跡を実現した。この方法を実際のカメラネットワークシーンに適用し,結果はその有効性を示し,高い精度を示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 確率分布 ,  *カメラ ,  類似性 ,  色差 ,  教師つき学習 ,  標準化 ,  学習 ,  分布モデル ,  視角 ,  *マルチカメラ ,  改変
準シソーラス用語： 移動時間 ,  学習目標 ,  視野角 ,  照明変化 ,  *ターゲット追跡 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： multi-camera with non-overlapping views ,  multi-target tracking ,  appearance model ,  spatio-temporal model ,  unsupervised learning

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 外観 ,  モデル ,  時空 ,  マルチカメラ ,  目標追跡