공분산 행렬과 칼만 필터를 결합한 고속 이동 물체 추적 방법

이금분

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이금분 (조선이공대학교)

저널정보: 한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제19권 제6호

발행연도: 2015.6

수록면: 1,477 - 1,484 (8page)

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본 논문에서는 칼만 필터 알고리즘과 공분산 행렬을 결합한 강인한 이동 물체 추적 방법을 제안한다. 연속적으로 변화하는 영상 내에서 추적하고자 하는 물체의 특징으로서 공분산 행렬은 특징들의 상관관계뿐만 아니라 공간적인 속성과 통계적 속성을 다루므로 목표물의 형태와 모양의 변화에도 추적의 지속성을 보장한다. 그러나 이동 물체의 움직이는 속도가 연산 속도보다 고속의 경우 실시간 추적이 어려우며 탐색 윈도우가 목표물을 놓치므로 이를 해결하기 위해 칼만 필터를 사용하여 이동 물체의 영역을 추정하며, 칼만 탐색 윈도우 내 이동 물체 영역의 공분산 행렬을 특징 벡터로 구성하고, 후보 영역의 공분산 행렬과 비교하면서 추적하는 방법을 실험하여 96.3%의 추적률을 달성하였다.

#고속 이동 물체 추적 #공분산 행렬 #칼만 필터 #평균 탐색률 #Fast Moving Object Tracking #Covariance Matrix #Kalman Filter #Averaging Search Rate

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[학술지(정기간행물)] - K. XU / 2009 / Object tracking algorithm with adaptive color space based on CamShift / Journal of Computer Application 3 (038) : 756 ~ 760

[학술대회논문] - Y. B. Li / 2011 / Real-time Tracking Method for Moving Target Based on an Improved Camshift Algorithm / Proceeding of the International conference on Mechatronic Science, Electric Engineering and Computer : 978 ~ 981

[학술대회논문] - D. J. Salmond / 2001 / A particle filter for track-before-detect / Proceeding of the American Control Conference 5 : 3755 ~ 3760

[학술대회논문] - M. Sharma / 2009 / Wavelet Based Adaptive Tracking Control for Uncertain Nonlinear Systems with Input Constraints / Proceeding of Advances in Recent Technologies in Communication and Computing : 694 ~ 698

[학술대회논문] - F. Porikli / 2006 / Covariance Tracking using Model Update Based on Means on Riemannian Manifolds / Proceeding of IEEE conference on Computer Vision and Pattern Recognition 1 : 728 ~ 735

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