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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2015.9
- 수록면
- 47 - 53 (7page)
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Visual object tracking is a fundamental problem in the field of computer vision, as it needs a proper model to account for drastic appearance changes that are caused by shape, textural, and illumination variations. In this paper, we propose a feature-based visual-object-tracking method with a sparse representation. Generally, most appearance-based models use the gray-scale pixel values of the input image, but this might be insufficient for a description of the target object under a variety of conditions. To obtain the proper information regarding the target object, the following combination of features has been exploited as a corresponding representation: First, the features of the target templates are extracted by using the HOG (histogram of gradient) and LBPs (local binary patterns); secondly, a feature-based sparsity is attained by solving the minimization problems, whereby the target object is represented by the selection of the minimum reconstruction error. The strengths of both features are exploited to enhance the overall performance of the tracker; furthermore, the proposed method is integrated with the particle-filter framework and achieves a promising result in terms of challenging tracking videos.
목차
ABSTRACT
1. INTRODUCTION
2. RELATED WORKS
3. MOTIVATION
4. PROPOSED METHOD
5. JOINT FEATURE MODEL
6. UPADATE METHOD
7. EXPERIMENTAL RESULTS
8. CONCLUSION
REFERENCES
참고문헌 (28)
참고문헌 신청
[학술지(정기간행물)] - D. Comaniciu / 2003 / Kernelbased object tracking / IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell 25 (5) : 564 ~ 575
[학술대회논문] - P. Perez / 2002 / Colorbased probabilistic tracking / Proc. Eur. Conf. Computer Vision : 661 ~ 675
[학술지(정기간행물)] - S. Avidan / 2007 / Ensemble tracking / IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell 29 (2) : 261 ~ 271
[학술지(정기간행물)] - D. Ross / 2008 / Incremental learning for robust visual tracking / Int. J. Computer Vision 77 (1-3) : 125 ~ 141
[학술대회논문] - H. Grabner / 2006 / On-line boosting and vision / Proc. IEEE Conf. Comput. Vision Pattern Recogn : 260 ~ 267
[학술대회논문] - P. Perez / 2002 / Colorbased probabilistic tracking / Proc. Eur. Conf. Computer Vision : 661 ~ 675
[학술지(정기간행물)] - S. Avidan / 2007 / Ensemble tracking / IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell 29 (2) : 261 ~ 271
[학술지(정기간행물)] - D. Ross / 2008 / Incremental learning for robust visual tracking / Int. J. Computer Vision 77 (1-3) : 125 ~ 141
[학술대회논문] - H. Grabner / 2006 / On-line boosting and vision / Proc. IEEE Conf. Comput. Vision Pattern Recogn : 260 ~ 267
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