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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
고병철 (계명대학교) 남재열 (계명대학교) 곽준영 (계명대학교)
저널정보
한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제37권 제5호(통신이론 및 시스템)
발행연도
2012.5
수록면
375 - 387 (13page)

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본 연구에서는 움직이는 CCD 카메라로부터 입력된 영상에서 색상 및 질감 성분을 기반으로 하는 파티클 필터를 이용하여 실시간으로 객체를 추적할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 초기 영상에서 추적하고자 하는 객체를 선택하면 이를 타깃 파티클로 결정하고, 타깃 파티클로 부터 추적을 위한 초기 상태가 모델링 된다. 이후 프레임부터 N개의 파티클들이 랜덤 분포로 생성되고 각 파티클로 부터 질감 정보인 로컬 CS-LBP (Centre Symmetric Local Binary Patterns)모델과 색상 분포 모델이 특징 모델로 사용된다. 각 특징 모델에 대해 바타차리야(Bhattacharyya) 거리를 사용하여 각 파티클과 타깃 파티클 간의 특징 관측 우도(likelihood)를 구하고 이를 각 파티클의 가중치로 설정 한다. 각 파티클의 가중치를 기반으로 가중치가 가장 높은 파티클을 새로운 타깃으로 설정하고, 각 파티클들을 재 샘플링 한다. 본 실험결과에서는 여러 가지 특징을 조합하여 실험을 하였고, 그 결과 색상 분포 모델과 로컬 CS-LBP를 조합했을 때 추적 성능이 가장 우수한 것을 확인할 수 있었다.
#객체 추적 #색상 분모 모델 #로컬 CS-LBP #관측 우도 #바타차리야 거리

목차

요약
ABSTRACT
I. 서론
II. 관측 모델 (observation model) 생성
III. 파티클 필터와 자기회귀 (autoregressive) 모델을 이용한 객체 추적
IV. 실험결과
V. 결론
감사의 글
참고문헌

참고문헌 (14)

참고문헌 신청
1. [학술대회논문] - C. Yang / 2005 / Fast Multiple Object Tracking via a Hierarchical Particle Filter / International Conference on Computer Vision 1 : 212 ~ 219 google schola 2. [학술지(정기간행물)] - D. Comaniciu / 2003 / Kernel-based object tracking / IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence 25 (5) : 564 ~ 577 google schola 3. [단행본] - A. Doucet / 2001 / Sequential Monte Carlo Methods in Practice / Springer-Verlag google schola 4. [학술대회논문] - K. Deguchi / 2004 / Object tracking by the mean-shift of regional color distribution combined with the particle-filter algorithm / 17th International Conference on Pattern Recognition 3 : 506 ~ 509 google schola 5. [학술지(정기간행물)] - M. Z. Islam / 2009 / Video Based Moving Object Tracking by Particle Filter / International Journal of Signal Processing, Image Processing and Pattern 2 (1) : 120 ~ 132 google schola

이 논문의 저자 정보

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