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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2011.1
- 수록면
- 201 - 206 (6page)
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Meanshift 알고리즘은 컬러 확률 분포에 따라 움직이는 객체를 추적한다. 컬러 기반인 이 알고리즘은 특정 컬러에 강인하다는 장점을 가지고 있으나 뚜렷한 컬러를 가지고 있지 않는 객체에는 조명이나 잡음에 민감하다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이런 단점을 보안하여 객체의 정확한 추적을 위해 강인한 특징점을 가지고 가변적인 탐색 윈도우를 생성하여 추적하는 VSW 알고리즘(Variable Search Window Algorithm)을 제안하였다. 즉, 검출된 객체(ROI:region of interest)에 SIFT 알고리즘으로 특징점을 추출하고 추출된 특징점의 정보를 가지고 가변적인 탐색 윈도우를 생성하여 움직이는 객체를 추적함으로써 Meanshift의 단점을 보안하였다. 실험을 통해 제안한 방법이 기존의 방법보다 더 정확한 움직임 추적에 효과적임을 증명하였다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론 배경
Ⅲ. 제안하는 방법
Ⅳ. 실험 및 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌
저자소개
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1. [학술지(정기간행물)] - A. Yilaz / 2006 / Object tracking; A survey / ACM Journal of Computing Surveys 38 (4) : 1 ~ 45
2. [학술지(정기간행물)] - D. Comaniciu / 2003 / Kernel-based Object Tracking / IEEE Transactions on Pattern analysis and Machine Intelligence 25 (5) : 564 ~ 577
3. [학술지(정기간행물)] - Gary R. Bradski / 1998 / Computer Vision Face Tracking For Use in a Perceptual User Interface / Intel Technology Journal 2 (2) : 12 ~ 21
4. [학술지(정기간행물)] - Y. Cheng / 1995 / Mean shift, mode seeking, and clustering / IEEE Transactions on Pattern analysis and Machine Intelligence 17 (8) : 790 ~ 799
5. [학술지(정기간행물)] - C. Stauffer / 2000 / Learning Patterns of Activity Using Real-Time Tracking / IEEE Transactions on Pattern analysis and Machine Intelligence 22 (8) : 747 ~ 757
2. [학술지(정기간행물)] - D. Comaniciu / 2003 / Kernel-based Object Tracking / IEEE Transactions on Pattern analysis and Machine Intelligence 25 (5) : 564 ~ 577
3. [학술지(정기간행물)] - Gary R. Bradski / 1998 / Computer Vision Face Tracking For Use in a Perceptual User Interface / Intel Technology Journal 2 (2) : 12 ~ 21
4. [학술지(정기간행물)] - Y. Cheng / 1995 / Mean shift, mode seeking, and clustering / IEEE Transactions on Pattern analysis and Machine Intelligence 17 (8) : 790 ~ 799
5. [학술지(정기간행물)] - C. Stauffer / 2000 / Learning Patterns of Activity Using Real-Time Tracking / IEEE Transactions on Pattern analysis and Machine Intelligence 22 (8) : 747 ~ 757
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