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저자정보
Wisarut Chantara (Gwangju Institute of Science and Technology (GIST)) Ji-Hun Mun (Gwangju Institute of Science and Technology (GIST)) Dong-Won Shin (Gwangju Institute of Science and Technology (GIST)) Yo-Sung Ho (Gwangju Institute of Science and Technology (GIST))
저널정보
대한전자공학회 IEIE Transactions on Smart Processing & Computing IEIE Transactions on Smart Processing & Computing Vol.4 No.1
발행연도
2015.2
수록면
1 - 9 (9page)

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Template matching is used for many applications in image processing. One of the most researched topics is object tracking. Normalized Cross Correlation (NCC) is the basic statistical approach to match images. NCC is used for template matching or pattern recognition. A template can be considered from a reference image, and an image from a scene can be considered as a source image. The objective is to establish the correspondence between the reference and source images. The matching gives a measure of the degree of similarity between the image and the template. A problem with NCC is its high computational cost and occasional mismatching. To deal with this problem, this paper presents an algorithm based on the Sum of Squared Difference (SSD) and an adaptive template matching to enhance the quality of the template matching in object tracking. The SSD provides low computational cost, while the adaptive template matching increases the accuracy matching. The experimental results showed that the proposed algorithm is quite efficient for image matching. The effectiveness of this method is demonstrated by several situations in the results section.
#Template matching #Object tracking #Normalized cross correlation #Sum of squared difference #Pattern recognition

목차

Abstract
1. Introduction
2. Object Tracking
3. Template Matching
4. Proposed Methods
5. Experiment Results
6. Conclusion
References

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