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한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 퍼지 및 지능 시스템학회 논문지 제14권 제5호
발행연도
2004.8
수록면
539 - 544 (6page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2004

다중 관측 모델을 적용한 입자 필터 기반 물체 추적
고형승 ,  조용군 ,  강훈 한국지능시스템학회 논문지 2004.08 학술저널
다중 관측 모델을 적용한 입자 필터 기반 물체 추적
고형승 ,  조용군 ,  강훈 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 2004.04 학술대회자료

초록· 키워드

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본 논문에서는 CONDENSATION 알고리즘을 이용하여 입자 필터(particle filter)에 기반 한 물체 추적 알고리즘을 제안한다. 입자 필터는 조건 확률 전파 모델(Conditional Density Propagation)인 베이지안(Bayesian) 추론 규칙을 적용하는 추적구조를 갖고 있기 때문에 다른 어떤 종류의 추적 알고리즘보다 뛰어난 성능을 보인다. 논문에서는 실험 결과를 통해, 외곽(contour) 추적 입자 필터가 복잡한 환경 속에서 강인한 추적 성능을 나타냄을 증명한다.
#object tracking #CONDENSATION #Particle Filters #Active Contour

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 본론
3. 결론
참고문헌
저자소개

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[학술지(정기간행물)] - / 1954. / Poor man's monte carlo 16 : 23 ~ 38 google schola [학술지(정기간행물)] - / 1993. / Novel approach to nonlinear/non-gaussian bayesian state estimation 140 (2) : 107 ~ 113 google schola [학술지(정기간행물)] - / April1996. / Contour tracking by stochastic propagation of conditional density : 343 ~ 356 google schola [학술지(정기간행물)] - / 1998. / Condensation-conditional density propagation for visual tracking 29 (1) : 5 ~ 28 google schola [학술지(정기간행물)] - / 1998. / Active Contours google schola

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