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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
길종인 (강원대학교) 김만배 (강원대학교)
저널정보
한국방송·미디어공학회 방송공학회논문지 방송공학회논문지 제23권 제2호
발행연도
2018.3
수록면
186 - 196 (11page)

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이 논문의 연구 히스토리 (4)

2018

점유 센서를 위한 합성곱 신경망과 자기 조직화 지도를 활용한 온라인 사람 추적
길종인 ,  김만배 방송공학회논문지 2018.09 학술저널
합성곱 신경망을 통한 강건한 온라인 객체 추적
길종인 ,  김만배 방송공학회논문지 2018.03 학술저널
합성곱 신경망과 자기 조직화 지도를 활용한 온라인 객체 추적
길종인 컴퓨터정보통신공학과 2018.01 학위논문

2017

합성곱 신경망을 통한 온라인 객체 추적
길종인 ,  김만배 한국방송미디어공학회 학술발표대회 논문집 2017.11 학술대회자료

초록· 키워드

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본 논문에서는 객체를 추적하기 위해 합성곱 신경망 모델을 이용한 온라인 추적 기법을 제안한다. 오프라인에 모델을 학습시키기 위해서는 많은 수의 훈련 샘플이 필요하다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 학습되지 않은 모델을 사용하고, 실험 영상으로부터 직접 훈련 샘플을 수집하여 모델을 갱신한다. 기존의 방법들은 많은 훈련 샘플을 획득하여 모델의 학습에 사용하였지만, 본 논문에서는 적은 수의 훈련 샘플만으로도 객체의 추적이 가능함을 증명한다. 또한 컬러 정보를 활용하여 새로운 손실 함수를 정의하였고 이로부터 잘못 수집된 훈련 샘플로 인해 모델이 잘못된 방향으로 학습되는 문제를 방지한다. 실험을 통해 4가지 비교 방법과 동등하거나 개선된 추적 성능을 보임을 증명하였다.
#visual tracking #convolutional neural network #on-line tracking #probability map #color histogram

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 훈련 샘플 수집
Ⅲ. CNN 모델 학습
Ⅳ. 객체추적
Ⅴ. 실험결과
Ⅵ. 결론
참고문헌 (References)

참고문헌 (15)

참고문헌 신청
P. Perez, C. Hue, J. Vermaak, and M. Gangnet, “Color-Based Probabilistic Tracking”, Computer Vision-ECCV, pp. 661-675, 2002 D. Bruch and K. Takeo, “An Iterative Image Registration Technique with an Application to Stereo Vision”, Int’ Joint Conf. on Artificial Intelligence, pp. 674-679, Aug. 1981 T. Carlo and K. Takeo, “Detection and Tracking of Point Features”, Technical Report CMU-CS-91-132, 1991 D. Comaniciu, V. Ramesh, and P. Meer, “Kernel-Based Object Tracking”, IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 25, No. 5, pp. 564-577, May 2003 K. Lee, S. Ryu, S. Lee, and K. Park, “Motion based object tracking with mobile camera“, Electronics Letters, Vol. 34, No. 3, pp. 256-258, 1998.

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