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Hye-Youn Lim (동아대학교) Sang-June Park (동아대학교) Young-Do Lim (동아대학교) Dae-Seong Kang (동아대학교)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2011년도 ICT?스마트기술 워크숍 및 하계종합학술?대학생논문 경진대회논문집
발행연도
2011.5
수록면
36 - 40 (5page)

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This paper is a study on object tracking algorithm using fast corner detection. The proposed algorithm first classifies background and foreground using the adaptive Gaussian mixture modeling. After the post-processing of the detected object, the feature points of detected object such as the region of interest (ROI) are extracted using features from accelerated segment test (FAST) algorithm and then an adaptive search window is generated by the information of them for the accurate tracking of moving objects. Finally, the meanshift algorithm is implemented with the adaptive search window. Comparative results from experiments show that the proposed algorithm has improved performances in terms of accuracy and processing time.
#adaptive search window #background modeling #FAST #meanshift #object tracking

목차

Abstract
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. The Proposed Method
Ⅲ. Experimental Results
Ⅳ. Conclusions
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References

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