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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.1
- 수록면
- 72 - 81 (10page)
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Visual Object Tracking is known as the most fundamental problem in the field of computer vision. Object tracking localize the region of target object with bounding box in the video. In this paper, a custom CNN is created to extract object feature that has strong and various information. This network was constructed as a Siamese network for use as a feature extractor. The input images are passed convolution block composed of a bottleneck layers, and features are emphasized. The feature map of the target object and the search area, extracted from the Siamese network, was input as a local proposal network. Estimate the object area using the feature map. The performance of the tracking algorithm was evaluated using the OTB2013 dataset. Success Plot and Precision Plot were used as evaluation matrix. As a result of the experiment, 0.611 in Success Plot and 0.831 in Precision Plot were achieved.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안하는 객체 추적 모델
4. 실험 결과
5. 결론
REFERENCE
참고문헌 (23)
참고문헌 신청
S. Kim, S. Lim, and D. Kim, “Intelligent Intrusion Detection System Featuring a Virtual Fence, Active Intruder Detection, Classification, Tracking, and Action Recognition,” Annals of Nuclear Energy, Vol. 112, pp. 845-855, 2018.
V.A. Laurense, J.Y. Goh, and J.C. Gerdes, “Path-Tracking for Autonomous Vehicles at the Limit of Friction,” Proceeding of American Control Conference (ACC) , pp. 5586- 5591, 2017.
A. Koubâa and B. Qureshi, “DroneTrack: Cloud-Based Real-Time Object Tracking Using Unmanned Aerial Vehicles over the Internet,” IEEE Access, Vol. 6, pp. 13810-13824, 2018.
S. Li and D.Y. Yeung, “Visual Object Tracking for Unmanned Aerial Vehicles: A Benchmark and New Motion Models,” Proceedings of the Thirty-First AAAI Conference on Artificial Intelligence, Vol. 31, No. 1, pp. 4140-4146, 2017.
J. Li and J. Wang, “Adaptive Object Tracking Algorithm based on Eigenbasis Space And Compressive Sampling,” IET Image Processing, Vol. 6, No. 8, pp. 1170-1180, 2012.
V.A. Laurense, J.Y. Goh, and J.C. Gerdes, “Path-Tracking for Autonomous Vehicles at the Limit of Friction,” Proceeding of American Control Conference (ACC) , pp. 5586- 5591, 2017.
A. Koubâa and B. Qureshi, “DroneTrack: Cloud-Based Real-Time Object Tracking Using Unmanned Aerial Vehicles over the Internet,” IEEE Access, Vol. 6, pp. 13810-13824, 2018.
S. Li and D.Y. Yeung, “Visual Object Tracking for Unmanned Aerial Vehicles: A Benchmark and New Motion Models,” Proceedings of the Thirty-First AAAI Conference on Artificial Intelligence, Vol. 31, No. 1, pp. 4140-4146, 2017.
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