$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

[국내논문] Invariant-Feature Based Object Tracking Using Discrete Dynamic Swarm Optimization 원문보기

ETRI journal, v.39 no.2, 2017년, pp.151 - 162  

Kang, Kyuchang (Department of IT Information and Control Engineering in Kunsan National University) ,  Bae, Changseok (Department of Electronics, Information & Communication Engineering, Daejeon University) ,  Moon, Jinyoung (SW & Contents Research Laboratory, ETRI) ,  Park, Jongyoul (SW & Contents Research Laboratory, ETRI) ,  Chung, Yuk Ying (School of Information Technologies, University of Sydney) ,  Sha, Feng (School of Information Technologies, University of Sydney) ,  Zhao, Ximeng (School of Information Technologies, University of Sydney)

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

With the remarkable growth in rich media in recent years, people are increasingly exposed to visual information from the environment. Visual information continues to play a vital role in rich media because people's real interests lie in dynamic information. This paper proposes a novel discrete dynam...

Keyword

#Feature selection   #Particle swarm optimization   #Histogram   #SURF   #Object tracking  

참고문헌 (20)

  1. A. Yilmaz, O. Javed, and M. Shah, "Object Tracking: a Survey," ACM Comput. Surveys , vol. 38, no. 4, 2006, pp. 1-45. 

    상세보기 crossref

  2. W. Hu et al., "A Survey on Visual Surveillance of Object Motion and Behaviors," IEEE Trans. Syst., Man Cybernetics, Part C (Applicat. Rev.), vol. 34, no. 3, Aug. 2004, pp. 334-352. 

  3. D. Comaniciu, V. Ramesh, and P. Meer, "Kernel-Based Object Tracking," IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell., vol. 25, no. 5, Apr. 2003, pp. 564-577. 

    상세보기 crossref

  4. D.G. Lowe, "Object Recognition from Local Scale-Invariant Features," Proc. IEEE Int. Conf. Comp. Vis., Kerkyra, Greece, Sept. 20-27, 1999, pp. 1150-1157. 

  5. H. Bay et al., "Speeded-Up Robust Features (SURF)," Comput. Vision Image Understanding, vol. 110, no. 3, 2008, pp. 346-359. 

    상세보기 crossref

  6. E. Rosten and T. Drummond, "Machine Learning for High-Speed Corner Detection," in ECCV 2006: Computer Vision - ECCV 2006, Heidelberg, Berlin: Springer, 2006, pp. 430-443. 

  7. M. Calonder et al., "BRIEF: Binary Robust Independent Elementary Features," in ECCV 2010: Computer Vision - ECCV 2010, Heidelberg, Berlin: Springer, 2010, pp. 778-792. 

  8. E. Rosten and T. Drummond, "Fusing Points and Lines for High Performance Tracking," IEEE Int. Conf. Comput. Vis., Beijing, China, Oct. 17-21, 2005, pp. 1508-1515. 

  9. E. Rublee et al., "ORB: an Efficient Alternative to SIFT or SURF," IEEE Int. Conf. Comput. Vis., Barcelona, Spain, Nov. 6-13, 2011, pp. 2564-2571. 

  10. D.H. Kim et al., "Object Modeling with Color Arrangement for Region-Based Tracking," ETRI J., vol. 34, no. 3, June 2012, pp. 399-409. 

  11. S.T. Birchfield and S. Rangarajan, "Spatial Histograms for Region-Based Tracking," ETRI J., vol. 29, no. 5, Oct. 2007, pp. 697-699. 

    원문보기 상세보기 crossref

  12. J.A. Cho et al., "Moving-Target Tracking Based on Particle Filter with TDOA/FDOA Measurements," ETRI J., vol. 34, no. 2, Apr. 2012, pp. 260-263. 

    원문보기 상세보기 crossref

  13. K. Meskaldji, S. Boucherkha, and S. Chikhi, "Color Quantization and Its Impact on Color Histogram Based Image Retrieval," Int. Conf. Comput. Sci. Its Applicat., Ostrava, Czech Republic, June 28-31, 2009, pp. 515-517. 

  14. J. Kennedy, "Particle Swarm Optimization," in Encyclopedia of Machine Learning, London, UK: Springer, 2010, pp. 760-766. 

  15. R. Eberhart and J. Kennedy, "A New Optimizer Using Particle Swarm Theory," Proc. Int. Symp. Micro Mach. Human Sci., Nagoya, Japan, Oct. 4-6, 1995, pp. 39-43. 

  16. C. Bae et al., "A New Simplified Swarm Optimization (SSO) Using Exchange Local Search Scheme," Int. J. Innovative Comput., Inform. Contr., vol. 8, no. 7, July 2012, pp. 1-11. 

  17. Y. Kwon et al., "Particle Swarm Optimization Using Adaptive Boundary Correction for Human Activity Recognition," KSII Trans. Internet Inform. Syst., vol. 8, no. 6, 2014, pp. 2070-2086. 

    원문보기 상세보기 crossref

  18. H.S. Kim, S.J. Chang, and T.G. Kang, "Enhancement of Particle Swarm Optimization by Stabilizing Particle Movement," ETRI J., vol. 35, no. 6, Dec. 2013, pp. 1168-1171. 

    원문보기 상세보기 crossref

  19. M. Muja and D.G. Lowe, "Scalable Nearest Neighbor Algorithms for High Dimensional Data," IEEE Trans Pattern. Anal. Mach. Intell., vol. 36, no. 11, Nov. 2014, pp. 2227-2240. 

    상세보기 crossref

  20. M.A. Fischler and R.C. Bolles, "Random Sample Consensus: a Paradigm for Model FItting with Applications to Image Analysis and Automated Cartography," Commun. ACM, vol. 24, no. 6, June 1981, pp. 381-395. 

    상세보기 crossref
LOADING...

활용도 분석정보

상세보기
다운로드
내보내기

활용도 Top5 논문

해당 논문의 주제분야에서 활용도가 높은 상위 5개 콘텐츠를 보여줍니다.
더보기 버튼을 클릭하시면 더 많은 관련자료를 살펴볼 수 있습니다.

관련 콘텐츠

오픈액세스(OA) 유형

GOLD

오픈액세스 학술지에 출판된 논문

유발과제정보 저작권 관리 안내
섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로