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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
김효연 (Soongsil University) 김기상 (Soongsil University) 최형일 (Soongsil University)
저널정보
한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제22권 제1호(통권 제154호)
발행연도
2017.1
수록면
1 - 7 (7page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

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In this paper, we propose an efficient method that is tracking an object in real time using particle filter and adaptive observation model. When tracking object, it happens object shape variation by camera or object movement in variety environments. The traditional method has an error of tracking from these variation, because it has fixed observation model about the selected object by the user in the initial frame. In order to overcome these problems, we propose a method that updates the observation model by calculating the similarity between the used observation model and the eight-way of edge model from the current position. If the similarity is higher than the threshold value, tracking the object using updated observation model to reset observation model. On the contrary to this, the algorithm which consists of a process is to maintain the used observation model. Finally, this paper demonstrates the performance of the stable tracking through comparison with the traditional method by using a number of experimental data.

목차

Abstract
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. A method of updating adaptive observationo model in particle filter
Ⅲ. Experiment
Ⅳ. Conclusion
REFERENCES

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2017-004-002118111