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J-GLOBAL ID：201702285968346269   整理番号：17A0066473

視覚の事前と背景情報を融合するビデオ目標追跡方法【JST・京大機械翻訳】

Video Object Tracking Via Visual Prior and Context Information

著者 (3件)： Guan Hao (School of Computer Science,Fudan University) ,  Xue Xiangyang (School of Computer Science,Fudan University) ,  An Zhiyong (School of Computer Science,Fudan University)
資料名： Xiaoxing Weixing Jisuanji Xitong  (Xiaoxing Weixing Jisuanji Xitong)
巻： 37  号： 9  ページ： 2074-2078  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2136A  ISSN： 1000-1220  CODEN： XWJXEH  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： 従来の目標追跡アルゴリズムの特徴は単一背景と背景情報を利用することができず,追跡ロバスト性が悪いという問題を解決するために,視覚的事前情報と背景情報を融合する追跡アルゴリズムを提案する。まず第一に,オフライン教師なし学習によって,一般的対象物の視覚的事前知識を得て,視覚辞書によって記憶した。オンライン追跡において,視覚的辞書を利用して,追跡目標とその周辺の局所的背景の外観特性を畳込み演算によって得て,関連したフィルタリングアルゴリズムによって変位を予測した。実験結果は,提案したアルゴリズムが照明変動や局所オクルージョンなどのノイズ妨害に効果的に対抗することができ,高い追跡精度とロバスト性を有することを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *録画装置 ,  畳込み ,  オクルージョン ,  教師なし学習 ,  演算 ,  雑音 ,  *視覚 ,  アルゴリズム ,  ロバスト性 ,  追跡アルゴリズム
準シソーラス用語： 照明変化 ,  オンライン ,  オフライン ,  事前知識 ,  *ターゲット追跡 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： object tracking ,  video analysis ,  online learning ,  computer vision

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  ディジタルフィルタ  (NC04022Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 視覚 ,  背景 ,  融合 ,  ビデオ ,  目標追跡