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문제 정의
- 본 논문에서는 외형 정보 기반의 객체 정보 분할을 이용한 다중객체 추적을 다루었다.
- 본 논문은 입력 영상으로부터 특징점을 추출하기 위하여 SUSAN(Small Univalue Segment Assimilating Nucleus) 특징점 검출 알고리즘을 적용하였는데⑻, 특히 잡음에 강하고 이미지 구조를 그대로 보전하는 SUSAN 알고리즘의 특징을 활용하여 잡음이 많은 실세계 영상에 대해 특징점을 추출하도록 하였다.
- 이에 본 논문은 객체의 외형 정보를 이용하여 객체의 분리 시점 및 어파인 기준점 변환 시점을 판별함으로써 부하가 큰 연산 횟수를 줄이고자 한다. [그림 2(a)] 는 객체 분리가 일어나는 시점을 보여주고 있으며, [그림 2(b)]는 관측 방향 변환으로 인해 어파인 기준점 변환 시점을 보여주고 있다.
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