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본 논문에서는 컬러 히스토그램과 CNN 모델을 이용한 객체 추적 기법 알고리즘을 제안한다. CNN (convolutional neural network) 모델기반 객체 추적 알고리즘인 GOTURN (generic object tracking using regression network)의 정확도를 높이기 위해 컬러 히스토그램 기반 mean-shift 추적 알고리즘을 합성하였다. 두 알고리즘을 SVM (support vector machine)을 통해 분류하여 추적 정확도가 더 높은 알고리즘을 선택하도록 설계하였다. Mean-shift 추적 알고리즘은 객체 추적에 실패할 때 경계 박스가 큰 범위로 움직이는 경향이 있어 경계 박스의 이동거리에 제한을 두어 정확도를 향상시켰다. 또한 영상 평균 밝기, 히스토그램 유사도를 고려하여 두 알고리즘의 추적 시작 위치를 초기화하여 성능을 높였다. 결과적으로 기존 GOTURN 알고리즘보다 본 논문에서 제안한 알고리즘이 전체적으로 정확도가 1.6% 향상되었다.
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D. Held / 2016 / Learning to track at 100 fps with deep regression networks / European Conference on Computer Vision :749~765
C. C. Chang / 2011 / LIBSVM: a library for support vector machines / ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology(TIST) 2(27):170~197
M. Kristan / The visual object tracking vot2014 challenge results
M. Kristan / 2015 / The visual object tracking vot2015 challenge results / Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision Workshops :1~23
U. Kart / 2018 / Evaluation of Visual Object Trackers on Equirectangular Panorama / International Conference on Computer Vision Theory and Applications (VISAPP) :25~32
C. C. Chang / 2011 / LIBSVM: a library for support vector machines / ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology(TIST) 2(27):170~197
M. Kristan / The visual object tracking vot2014 challenge results
M. Kristan / 2015 / The visual object tracking vot2015 challenge results / Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision Workshops :1~23
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