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J-GLOBAL ID：201702244762324886   整理番号：17A0532934

局所適応重み付き逆構造スパース表現は,追跡アルゴリズムを示す。【JST・京大機械翻訳】

Local Adaptive Weighted Tracking Via Inverse Structure Sparse Representation

著者 (3件)： Ji Xunsheng (School of Internet of Things, Jiangnan University) ,  Chen Sai (School of Internet of Things, Jiangnan University) ,  Wang Rongfei (School of Internet of Things, Jiangnan University)
資料名： Guangdian Gongcheng  (Guangdian Gongcheng)
巻： 43  号： 12  ページ： 85-91  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2092A  ISSN： 1003-501X  CODEN： GUGOEC  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： 従来のスパース表現追跡アルゴリズムは,比較的単純なグレイ特徴を用いて,スパース表現係数を計算することができ,オクルージョンや変形などの影響を受けやすい。この問題を解決するために,局所的適応重みづけアルゴリズムを提案して,オクルージョン,変形などの影響を受ける候補目標とオクルージョン,変形などの影響を受けない候補ターゲットの間の領域識別を増加した。また,一般的なスパース表現アルゴリズムは,少ない数のターゲットテンプレートを利用して完全辞書を構築している.それは,より良いスパース係数を得ることができない。逆稀疏アルゴリズムを提案し,豊富なターゲット特徴と背景特徴を含む候補目標を利用して完全辞書を構築し,テンプレートテンプレートを再構築し,同じ次元のテンプレートテンプレートの下でより良いスパース係数を得る。実験結果は,提案したアルゴリズムがターゲットの背景の差異が小さく,オクルージョンと変形の条件の下でより良い追跡目標を達成することができることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： オクルージョン ,  再構成 ,  重みづけ ,  *アルゴリズム ,  *透視図法
準シソーラス用語： *追跡アルゴリズム ,  *スパース表現 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： sparse representation ,  adaptive weighting ,  over-complete dictionary ,  candidate target

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 局所適応 ,  スパース表現 ,  追跡アルゴリズム