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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2010.6
- 수록면
- 383 - 386 (4page)
이용수
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In auto visual surveillance systems, object detection and tracking are most fundamental and important elements for high level video processing. Many recent methods combine object detection and tracking simultaneously, however they suffers from the background clutters.
In this paper, we propose a novel tracker-updating method by clustering detected motion blobs. With this method, we can achieve robust tracking performance when background clutters happen. Our system operates with static camera and consists of Mean-shift tracker using color histogram and motion detector using Gaussian Mixture Model (GMM). In the experiment, we test the proposed approach on our video data and demonstrate that its performance is better than the previous algorithms.
In this paper, we propose a novel tracker-updating method by clustering detected motion blobs. With this method, we can achieve robust tracking performance when background clutters happen. Our system operates with static camera and consists of Mean-shift tracker using color histogram and motion detector using Gaussian Mixture Model (GMM). In the experiment, we test the proposed approach on our video data and demonstrate that its performance is better than the previous algorithms.
목차
Abstract
I. 서론
II. 본론
Ⅲ. 실험 및 결과
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
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