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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2012.6
- 수록면
- 562 - 570 (9page)
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This paper proposes a robust object tracking algorithm using object features and on-line learning based particle filter for mobile robots. Mobile robots with a side-view camera have problems as camera jitter, illumination change, object shape variation and occlusion in variety environments. In order to overcome these problems, color histogram and HOG descriptor are fused for efficient representation of an object. Particle filter is used for robust object tracking with on-line learning method IPCA in non-linear environment. The validity of the proposed algorithm is revealed via experiments with DBs acquired in variety environment. The experiments show that the accuracy performance of particle filter using combined color and shape information associated with online learning (92.4 %) is more robust than that of particle filter using only color information (71.1 %) or particle filter using shape and color information without on-line learning (90.3 %).
목차
Abstract
I. 서론
II. 물체 추적 알고리즘의 전반적 구성
III. 물체 추적을 위한 특징 추출
IV. IPCA를 이용한 실시간 학습
V. 파티클 필터를 이용한 물체 추적
VI. 실험 결과
VII. 결론 및 향후 과제
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