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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 >空間的及び時間的な属性情報を導入した特徴点ベースの物体追跡
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空間的及び時間的な属性情報を導入した特徴点ベースの物体追跡

机译：具有空间和时间属性信息的基于功能的对象跟踪

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摘要

本論文では，複雑な背景下でも追跡対象に生じる見えの変化に対して頑健に追跡するために，所属属性と記憶属性の二つの属性情報を導入した特徴点ベースの追跡手法を提案する。所属属性は各特徴点が追跡対象の点か背景領域の点かを区別するためのものである。所属属性を用いることで，追跡対象の領域内に含まれる背景の特徴点を排除することができる。また，背景の特徴点が追跡対象に近づいていることを判断できるため，隠れが生じるか否かを事前に推定することが可能となる。記憶属性は出現頻度に応じて特徴点の保持期間を変えるための属性である。出現頻度が高い特徴点を長期間保持することで，追跡対象に一時的な変化が生じても信頼のおける過去の特徴点を保持しているため，モデルの劣化を抑えることが可能となる。比較実験では，これらの属性情報を導入することで，従来手法で課題であった見えの変化時の追跡失敗を防ぐことが可能であることを示す。
机译：在本文中，我们提出了一种基于特征的跟踪方法，它引入了两个附属属性和内存属性的属性信息，以跟踪即使在复杂背景下跟踪导致的视觉变化。 Affiliation属性用于区分每个特征点是要跟踪的点还是背景区域。通过使用隶属关系，可以消除包含在要跟踪的区域内的背景的特征点。另外，由于可以确定背景特征点正在接近跟踪目标，因此可以预先估计隐藏的发生。内存属性是用于根据外观频率改变特征点的保留周期的属性。通过长时间保持具有高外观频率的特征点，即使在跟踪目标中发生临时改变，也可以抑制模型的恶化，因为它保持了可靠性的过去特征点。在比较实验中，通过引入这些属性信息，示出了可以防止在视觉变化时跟踪失败，这是传统方法中的问题。

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