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首页> 外文期刊>電子情報通信学会論文誌, D. 情報·システム >オプティカルフロー分布を利用したMean Shift追跡
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オプティカルフロー分布を利用したMean Shift追跡

机译：使用光流分布的均值漂移跟踪

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近年，動画像における移動物体の追跡手法としてMean Shift追跡が注目されている．Mean Shift追跡に関する多くの研究は色モデルを利用している．色モデルを用いる場合，追跡対象と背景の色が類似するとき追跡に失敗する可能性がある．また画像中で小さい追跡対象を追跡するために小さいウインドウサイズを設けると，追跡対象と背景の色モデルに明りょうな違いが少なくなり追跡に失敗することがある．これらの問題を解決するため．本論文では追跡対象の動きに着目し，オプティカルフロー分布を利用して動きをモデル化したフローモデルを提案する．フローモデルで追跡を行うため，モデルの更新を組み込み，収束条件を加える．更に色モデルとフローモデルそれぞれの問題点を克服するため，両モデルを統合したMean Shift追跡を提案する．3パターンのシーンに対して追跡実験を行った結果，統合モデルは追跡継続性を大幅に改善できることを確認し，提案手法の有効性を示した．
机译：近年来，作为在运动图像中跟踪运动对象的方法，均值漂移跟踪已引起关注。关于均值漂移跟踪的许多研究都使用颜色模型。使用颜色模型时，如果跟踪的对象和背景颜色相似，跟踪可能会失败。另外，如果提供小的窗口大小以跟踪图像中的小的跟踪目标，则跟踪目标和背景颜色模型的差异可能不太明显，并且跟踪可能会失败。解决这些问题。在本文中，我们重点关注被跟踪对象的运动，并提出了一种使用光流分布对运动进行建模的流模型。为了跟踪流量模型，我们合并了模型更新并添加了收敛条件。此外，为了克服颜色模型和流模型的问题，我们提出了将两个模型集成在一起的均值漂移跟踪。对三种场景模式进行跟踪实验的结果表明，该集成模型可以显着提高跟踪的连续性，证明了该方法的有效性。

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