지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2013.1
- 수록면
- 77 - 82 (6page)
이용수
초록· 키워드
오류제보하기
최근 주목을 받고 있는 Particle Filtering은 실제 객체 추적에서 발생하는 비선형, 비 가우시안 분포를 가지는 상태 벡터의 사후확률을 추정하기 위한 Monte Carlo 시뮬레이션에 기반을 둔 추적 방법론이다. 우리는 본 논문에서 Particle Filtering을 이용한 객체 추적성능을 향상시킬 수 있는 두 가지 방법론을 제안한다. 첫 번째는 확률이 가장 낮은 샘플을 이전 프레임의 추정된 상태 벡터로 대치하는 피드백 방법론이고, 두 번째는 객체 확률 분포를 추정된 객체 후보영역에 역투영하여 신뢰구간을 구함으로써 추적 박스의 정확도를 향상시키는 방법이다. 또한, 실험을 통해 구한 추적 샘플의 진화 방정식을 제시하였다. 우리는 다양한 상황이 설정된 실험 데이터셋을 구성하여 실험을 실시하여 제안한 방법론의 우수성을 입증하였다.
목차
등록된 정보가 없습니다.
참고문헌 (12)
참고문헌 신청
A. D. Bimbo. / 2011 / Particle filter-based visual tracking with a first order dynamic model and uncertainty adaptation / Computer Vision and Image Understanding 115 (6) : 77
A. Yilmaz. / 2006 / Object tracking : A survey / ACM Journal of Computing Surveys 38 (4)
D. Comaniciu. / 2000 / Real-Time Tracking of Non Rigid Objects using Mean Shift / International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition : 70 ~ 73
G. R. Bradski / 1998 / Computer vision face tracking as a component of a perceptual user interface / In Workshop on Applications of Computer Vision : 214 ~ 219
G. Welch. / 2004 / An Introduction to Kalman filter
A. Yilmaz. / 2006 / Object tracking : A survey / ACM Journal of Computing Surveys 38 (4)
D. Comaniciu. / 2000 / Real-Time Tracking of Non Rigid Objects using Mean Shift / International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition : 70 ~ 73
G. R. Bradski / 1998 / Computer vision face tracking as a component of a perceptual user interface / In Workshop on Applications of Computer Vision : 214 ~ 219
G. Welch. / 2004 / An Introduction to Kalman filter
이 논문의 저자 정보
최근 본 자료
댓글(0)
0