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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.2
- 수록면
- 49 - 58 (10page)
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본 연구는 온라인 다중 객체 추적 환경에서 모든 객체의 상태(예. 위치 및 크기) 및 identifications (IDs)를 추적하는 문제를 다룬다. 프레임들 간 검출 결과들을 연관하여 객체들의 궤도를 점진적으로 완성하는 tracking-by-detection 접근법을 기반으로 온라인 다중 객체 추적 문제를 해결하고자 한다. 정확한 온라인 연관을 수행하기 위해 이산 푸리에 변환과 부분 최소 제곱법(partial least square, PLS) 분석을 기반으로 하는 새로운 온라인 외형 학습 방법을 제안한다. 즉, 먼저 주파수 도메인에서 추적에 용이한 객체 특징량을 추출하기 위해 추적 객체에 대한 이미지를 푸리에 이미지로 변환한다. 나아가 객체간의 주파수 특징을 보다 잘 구별할 수 있도록 PLS기반 부분 공간을 학습한다. 제안된 외형 학습을 최신 신뢰도 기반 연관 기법과 결합하였고, 다중 객체 추적평가 분야에서 국제적으로 공인된 MOT 벤치마크 챌린지 데이터 셋에서 최신 다중 객체 추적 알고리즘과 비교평가를 수행하였다.
목차
Abstract
요약
I. Introduction
II. Related works
III. Methodology
IV. Experiments
Ⅴ. Conclusions
REFERENCES
참고문헌 (29)
참고문헌 신청
D. Xie / 2004 / A multi-object tracking system for surveillance video analysis / Proceedings of the 17th International Conference on Pattern Recognition 4:767~770
Y. Ye / 2016 / Object detection and tracking using multi-layer laser for autonomous urban driving / IEEE International Conference on Intelligent Transportation Systems :259~264
K. Fragkiadaki / 2011 / Detection free tracking : Exploiting motion and topology for segmenting and tracking under entanglement / IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition :2073~2080
Seung-Hwan Bae / 2018 / Confidence-Based Data Association and Discriminative Deep Appearance Learning for Robust Online Multi-Object Tracking / IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 40(3):595~610
K. He / 2017 / Mask R-CNN / Proceedings of the IEEE international conference on computer vision :2961~2969
Y. Ye / 2016 / Object detection and tracking using multi-layer laser for autonomous urban driving / IEEE International Conference on Intelligent Transportation Systems :259~264
K. Fragkiadaki / 2011 / Detection free tracking : Exploiting motion and topology for segmenting and tracking under entanglement / IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition :2073~2080
Seung-Hwan Bae / 2018 / Confidence-Based Data Association and Discriminative Deep Appearance Learning for Robust Online Multi-Object Tracking / IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 40(3):595~610
K. He / 2017 / Mask R-CNN / Proceedings of the IEEE international conference on computer vision :2961~2969
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