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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
안명수 (동아대학교) 하성욱 (리얼허브) 강대성 (동아대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제8권 제11호
발행연도
2010.11
수록면
225 - 230 (6page)

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Particle filter 추적 방법은 샘플링 초기화 과정에서 많은 잡음이 존재하며, 또한 이로 인해서 가중치 업데이트에서도 잡음을 초래하게 된다. 따라서 샘플링을 하기위한 특징 추출 과정은 아주 중요하다. 특징 추출 방법으로는 색상정보에 의한 특징 추출을 많이 사용하고 있다. 그러나 색상정보만으로는 정확한 특징을 추출하기 힘들다. 본 연구에서는 HSV 색상정보와 texture 정보를 조합하여 특징을 추출하고 객체를 추적하는 방법을 제안한다. 이렇게 추출한 특징에 의하여 Particle filter를 적용하면 조명변화나 복잡한 배경에서도 객체를 효과적으로 추적할 수 있다. 실험결과를 통해 제안하는 방법이 Particle filter의 정밀도를 높여주고, 객체를 효율적으로 추적할 수 있음을 확인할 수 있다.
#surveillance #moving object #HSV #LBP texture #particle filter

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 연구 배경
Ⅲ. 제안하는 방법
Ⅳ. 실험 및 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌
저자소개

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