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대한전자공학회 전자공학회논문지-SP 전자공학회논문지 SP편 제41권 제5호
발행연도
2004.9
수록면
23 - 34 (12page)

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본 논문에서는 사전학습이 필요 없는 능동 특징점 모델(non-prior training active feature model;NPT AFM) 기반에서 광류(optical flow)를 이용한 객체추적 기술을 제안한다. 제안한 알고리듬은 비정형 객체에 대한 분석에 초점을 두고 있으며, 실시간에서 NPT-AFM을 사용한 강건한 추적을 가능하게 한다 NPF-AFM 알고리듬은 관심 객체의 위치틀 파악하는 과정(localization)과 이전 프레임 정보와 현재 프레임 정보를 이용하여, 객체의 위치를 예측(prediction), 보정(correction)하는 과정으로 나눌 수 있다. 위치 파악 과정에서는 움직임 분할(motion segmentation)을 수행한 후 개선된 Shi-Tomasi의 특징점 추적 알고리듬을 사용 하였다. 예측 및 보정 과정에서는 광류 정보를 사용하여 특징점을 추적하고 만약, 특징점이 적절히 추적되지 않거나 추적에 실패하면 특징점들의 시간(temporal), 공간(spatial)적 정보를 이용하여 예측, 보정하게 된다 객체의 형태(shape)대신 특징점을 사용하였으며, 객체를 추적하는 과정에서 특징점들은 능동 특징점 모델(active feature model; AFM)을 위한 학습 집합(training sets)의 요소로 갱신된다. 실험결과, 제안한 NPT-AFM 기반 추적 알고리듬은 실시간에서 비정형 객체를 추적하는데 강건함을 보여준다.

목차

요약

Abstract

Ⅰ.서론

Ⅱ.NPT-AFM 추적 알고리듬의 개요

Ⅲ.광류기반 특징점 예측과 보정

Ⅳ.무학습 능동 특징점

Ⅴ.실험결과

Ⅵ.결론

참고문헌

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