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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
박가영 (Agency for Defense Development (ADD))
저널정보
한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제25권 제7호(통권 제196호)
발행연도
2020.7
수록면
57 - 64 (8page)

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본 논문에서는 상관필터를 이용한 영상 추적에서 탐색 영역의 크기 조절이 가능한 재탐지 방법을 제안한다. 실제 장비를 통해 영상 추적 기능을 실행할 때에는 표적이 특정 물체에 가리고 다시 나타나는 일이 빈번하게 일어나는데, 따라서 표적의 소실 판단과 재탐지 방법이 필요하다. 본 알고리즘은 강인한 추적을 위해 커널 상관필터를 사용한다. 일반적인 상관필터를 활용한 영상 추적 알고리즘에서는 표적을 탐지하는 범위가 학습된 필터의 크기에 국한된다. 하지만 표적의 가림이 오랜 시간 지속될수록 표적의 위치는 예측된 위치에서 벗어날 가능성이 커지고, 따라서 충분히 큰 범위에서 표적의 탐색이 이루어져야 한다. 제안하는 방법은 매 프레임 2%씩 탐색 범위를 넓히며 재탐지를 시도하여 성공률을 높인다. 실험은 항공에서 촬영된 4가지 영상을 활용하였고, 제안한 알고리즘은 재탐지가 어려운 데이터셋에서도 성공적인 결과를 보였다.
#Visual Tracking #Correlation Filter #Searching Area #Re-detection #Long-term Tracking #영상 추적 #상관 필터 #탐색 영역 #재탐지 #장기간 추적

목차

Abstract
요약
I. Introduction
II. Correlation Filters
III. Scalable Searching Correlation Filter
IV. Experiments
V. Conclusions
REFERENCES

참고문헌 (8)

참고문헌 신청
D. S. Bolme / 2010 / Visual object tracking using adaptive correlation filters / IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition google schola J. F. Henriques / 2015 / High-speed tracking with kernelized correlation filters / IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence google schola M. Danelljan / 2014 / Accurate scale estimation for robust visual tracking / British Machine Vision Conference google schola C. Ma / 2015 / Long-term correlation tracking / IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition google schola M. Danelljan / 2015 / Learning spatially regularized correlation filters for visual tracking / IEEE International Conference on Computer Vision google schola

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