컴퓨터 비전에서 추적 기술은 카메라를 이용해 촬영된 연속된 영상을 대상으로 영상 내 관심 객체의 위치를 추적하는 것을 의미하며, 영상처리 분야에서 추적 기술은 오랜 기간 동안 연구되어 왔다. 하지만 추적 기술에 대한 연구는 여전히 어려운 분야로 인식되고 있으며, 관심 객체를 추적하는 과정에서 발생하는 여러 종류의 문제를 해결하기 위한 연구가 활발히 진행 중이다. 본 논문은 강건한 ...
컴퓨터 비전에서 추적 기술은 카메라를 이용해 촬영된 연속된 영상을 대상으로 영상 내 관심 객체의 위치를 추적하는 것을 의미하며, 영상처리 분야에서 추적 기술은 오랜 기간 동안 연구되어 왔다. 하지만 추적 기술에 대한 연구는 여전히 어려운 분야로 인식되고 있으며, 관심 객체를 추적하는 과정에서 발생하는 여러 종류의 문제를 해결하기 위한 연구가 활발히 진행 중이다. 본 논문은 강건한 객체 추적을 위해 판별 모델을 사용하는 상관 필터 기반의 객체 추적을 제안한다. 관심 객체가 다른 객체에 의해 부분적으로 가려지는 문제를 해결하기 위해 부분 블록 기법을 제안하였으며, 객체의 크기 변화에 대응하기 위해 크기 공간 필터를 적용하였다. 그리고 응답 지도의 신뢰도를 반영하여 갱신 모델의 학습률을 계산하기 위해 적응적인 가중치 함수를 이용하는 적응적인 갱신 모델을 제안하였다. 실험결과, 제안하는 방법의 평균 정확도는 약 73%, 평균 성공률은 약 65%로 성능 평가를 진행한 추적기중 가장 뛰어남을 확인할 수 있었다.
컴퓨터 비전에서 추적 기술은 카메라를 이용해 촬영된 연속된 영상을 대상으로 영상 내 관심 객체의 위치를 추적하는 것을 의미하며, 영상처리 분야에서 추적 기술은 오랜 기간 동안 연구되어 왔다. 하지만 추적 기술에 대한 연구는 여전히 어려운 분야로 인식되고 있으며, 관심 객체를 추적하는 과정에서 발생하는 여러 종류의 문제를 해결하기 위한 연구가 활발히 진행 중이다. 본 논문은 강건한 객체 추적을 위해 판별 모델을 사용하는 상관 필터 기반의 객체 추적을 제안한다. 관심 객체가 다른 객체에 의해 부분적으로 가려지는 문제를 해결하기 위해 부분 블록 기법을 제안하였으며, 객체의 크기 변화에 대응하기 위해 크기 공간 필터를 적용하였다. 그리고 응답 지도의 신뢰도를 반영하여 갱신 모델의 학습률을 계산하기 위해 적응적인 가중치 함수를 이용하는 적응적인 갱신 모델을 제안하였다. 실험결과, 제안하는 방법의 평균 정확도는 약 73%, 평균 성공률은 약 65%로 성능 평가를 진행한 추적기중 가장 뛰어남을 확인할 수 있었다.
In computer vision, the visual tracking means to track the position of an object in sequences. The visual tracking in digital image processing have been studied for a long time. However, the research on tracking is still recognized as a difficult field, and researches are briskly underway to solve a...
In computer vision, the visual tracking means to track the position of an object in sequences. The visual tracking in digital image processing have been studied for a long time. However, the research on tracking is still recognized as a difficult field, and researches are briskly underway to solve a variety of problems. This paper presents the correlation-based object tracking with discriminative model for robust visual tracking. To avoid the influence of partial occlusion, partial block scheme was pro-posed, and the scale space filter is applied to deal the resizing problem. Furthermore, this paper presents an adaptive update model using the adaptive weighting function to calculate the learning rate which reflect the reliability of response. Experimental results demonstrate that the pro-posed method exhibited better performance compared with the state-of-the-art trackers. Concretely, the average accuracy and average success rate of the proposed method are about 73% and 65%, respectively.
In computer vision, the visual tracking means to track the position of an object in sequences. The visual tracking in digital image processing have been studied for a long time. However, the research on tracking is still recognized as a difficult field, and researches are briskly underway to solve a variety of problems. This paper presents the correlation-based object tracking with discriminative model for robust visual tracking. To avoid the influence of partial occlusion, partial block scheme was pro-posed, and the scale space filter is applied to deal the resizing problem. Furthermore, this paper presents an adaptive update model using the adaptive weighting function to calculate the learning rate which reflect the reliability of response. Experimental results demonstrate that the pro-posed method exhibited better performance compared with the state-of-the-art trackers. Concretely, the average accuracy and average success rate of the proposed method are about 73% and 65%, respectively.
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