論文の概要: Optimized Object Tracking Technique Using Kalman Filter

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.05467v1
• Date: Sun, 7 Mar 2021 13:32:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-11 15:18:09.400676
• Title: Optimized Object Tracking Technique Using Kalman Filter
• Title（参考訳）: カルマンフィルタを用いた最適物体追跡技術
• Authors: Liana Ellen Taylor, Midriem Mirdanies, Roni Permana Saputra
• Abstract要約: 本稿では,オブジェクト検出プロセスに必要な処理時間を最小化する最適化されたオブジェクト追跡手法の設計に焦点をあてる。 カルマンフィルタベースのトリミング画像は、処理時間がビデオフレーム全体よりも小さい検索ウィンドウを使用する場合にオブジェクトを検出するのにかなり少ないため、画像検出プロセスに使用されます。 本論文では, 最大次元の2.16倍のトリミング画像を使用することで, 処理時間が大幅に短縮される一方, 検出成功率が高く, 検出された物体の中心が実物中心に近かったことを明らかにした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper focused on the design of an optimized object tracking technique which would minimize the processing time required in the object detection process while maintaining accuracy in detecting the desired moving object in a cluttered scene. A Kalman filter based cropped image is used for the image detection process as the processing time is significantly less to detect the object when a search window is used that is smaller than the entire video frame. This technique was tested with various sizes of the window in the cropping process. MATLAB was used to design and test the proposed method. This paper found that using a cropped image with 2.16 multiplied by the largest dimension of the object resulted in significantly faster processing time while still providing a high success rate of detection and a detected center of the object that was reasonably close to the actual center.
• Abstract（参考訳）: 本稿では, クラッタシーンにおける所望の移動物体の検出精度を維持しつつ, 物体検出プロセスに必要な処理時間を最小化する最適化オブジェクト追跡手法の設計に着目した。 カルマンフィルタベースのトリミング画像は、処理時間がビデオフレーム全体よりも小さい検索ウィンドウを使用する場合にオブジェクトを検出するのにかなり少ないため、画像検出プロセスに使用されます。 この技術は、トリミングプロセスでウィンドウのさまざまなサイズでテストされました。 MATLABは提案手法の設計とテストに使用された。 本論文では, 最大次元の2.16倍のトリミング画像を使用することで, 処理時間が大幅に短縮される一方, 検出成功率が高く, 検出された物体の中心が実物中心に近かったことを明らかにした。

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