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저자정보
Budi Sugandi (Kyushu Institute of Technology) Hyoungseop Kim (Kyushu Institute of Technology) Joo Kooi Tan (Kyushu Institute of Technology) Seiji Ishikawa (Kyushu Institute of Technology)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 ICCAS-SICE 2009
발행연도
2009.8
수록면
657 - 662 (6page)

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This paper proposed an object tracking method employing a particle filter algorithm with an adaptive target model. The particle filtering is used because it is very robust for non-linear and non-Gaussian dynamic state estimation problems and performs well when clutter and occlusions are present on the image. The target is modeled using histogram-based framework. Histograms are useful because they have property that they allow changes in the object appearance while the histograms remain the same. Bhattacharyya distance is used to measure the similarity between each sample"s histogram with a specified target model and it makes the measurement matching and sample’ weight updating more reasonable. We proposed the adaptive model of likelihood and the adaptive color model that allow more flexibility in the object tracking. The adaptive likelihood is used in weighting the samples and the adaptive target model is used to overcome the appearance changes due to illumination changes, occlusions or noise. The method is capable to track successfully the moving object in different outdoor environment. The experimental results show the feasibility and the effectiveness of our proposed method.
#particle filtering #object tracking #color feature #Bhattacharya distance

목차

Abstract
1. INTRODUCTION
2. METHODS
3. PARTICLE FILTER TRACKING IMPLEMENTATION
4. EXPERIMENTAL RESULTS
5. CONCLUSSIONS
REFERENCES

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