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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2018.1
- 수록면
- 67 - 70 (4page)
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Object detection and tracking is an exciting and interesting research area in the field of computer vision, and its technologies have been widely used in various application systems such as surveillance, military, and augmented reality. This paper proposes and implements a novel and more robust object recognition and tracking system to localize and track multiple objects from input images, which estimates target state using the likelihoods obtained from multiple CNNs. As the experimental result, the proposed algorithm is effective to handle multi-modal target appearances and other exceptions.
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Yang H. / 2011 / Recent Advances and Trends in Visual Tracking: A Review / Neuro-computing 74(18):3823~3831
Yilmaz A. / 2006 / Object Tracking: A Survey / ACM Computing Surveys 38(4)
Marcin Kuzanski / 2008 / Machine Vision – Automation of Selected Measurement Systems / International Conference on Perspective Technologies and Methods in MEMS Design
Wai Lee / 2017 / 3D Machine Vision in IoT for Factory and Building Automation / International Symposium on Circuits and Systems
Kloihofer W. / 2010 / Interest Point based Tracking / International Conference on Pattern Recognition :3549~3552
Yilmaz A. / 2006 / Object Tracking: A Survey / ACM Computing Surveys 38(4)
Marcin Kuzanski / 2008 / Machine Vision – Automation of Selected Measurement Systems / International Conference on Perspective Technologies and Methods in MEMS Design
Wai Lee / 2017 / 3D Machine Vision in IoT for Factory and Building Automation / International Symposium on Circuits and Systems
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