인문학
사회과학
자연과학
공학
의약학
농수해양학
예술체육학
복합학
DBpia AI
AI 에이전트
AI 아이디어
AI 리더
AI 뷰어
Citeasy
크롬 서지관리 다운로드
개인구독
소속 기관이 없으신 경우, 개인 정기구독을 하시면 저렴하게
논문을 무제한 열람 이용할 수 있어요.
지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
초록·키워드
Object Tracking is a technique for tracking moving objects over time in a video image. Using object tracking technique, many research are conducted such a detecting dangerous situation and recognizing the movement of nearby objects in a smart car. However, it still remains a challenging task such as occlusion, deformation, background clutter, illumination variation, etc. In this paper, we propose a novel deep visual object tracking method that can be operated in robust to many challenging task. For the robust visual object tracking, we proposed a Convolutional Neural Network(CNN) which shares weight of the convolutional layers. Input of the CNN is a three; first frame object image, object image in a previous frame, and current search frame containing the object movement. Also we propose a method to consider the motion of the object when determining the current search area to search for the location of the object. Extensive experimental results on a authorized resource database showed that the proposed method outperformed than the conventional methods.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
최근 본 자료 전체보기
UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2018-004-001212314
