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이 논문에서는 CAMShift 알고리즘과 칼만 필터(Kalman filter) 알고리즘을 결합하여 강건하게 개선된 추적모듈에 대해서 기술한다. 물체의 추적 시 사용되는 CAMShift 알고리즘은 추적 과정에서 탐색 윈도우를 설정할 때 물체가 이동 중인 방향 및 속도정보를 고려하지 않는다는 단점이 있었다. 이때 ...

이 논문에서는 CAMShift 알고리즘과 칼만 필터(Kalman filter) 알고리즘을 결합하여 강건하게 개선된 추적모듈에 대해서 기술한다. 물체의 추적 시 사용되는 CAMShift 알고리즘은 추적 과정에서 탐색 윈도우를 설정할 때 물체가 이동 중인 방향 및 속도정보를 고려하지 않는다는 단점이 있었다. 이때 칼만 필터 알고리즘을 사용한다면 현재 물체의 위치 및 속도 등의 정보를 바탕으로 미래의 물체의 위치를 추정할 수 있게 된다. 이 추정 값을 기준으로 CAMShift 추적 시 탐색 윈도우를 재설정함으로써 기존 CAMShift 알고리즘에서 추적에 실패하는 속도를 가지는 물체의 이동에 대해서도 추적에 성공하는 결과를 얻었다. 추적되는 객체는 색상객체로 HSV와 YCrCb 두 컬러공간을 모두 고려함으로써 단일 색공간에서 검출보다 더 강인하게 색상객체를 검출한 후 추적 알고리즘을 적용하였다. 그리고 이 추적모듈을 활용하여 사용자가 들고 있는 색상물체를 추적하여 물체와 이미지 내의 영역 간에 겹침 여부에 따라 음악파일을 재생하는 시스템으로 발전시켰다.

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