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문제 정의
- 3장에서는 제시한 알고리즘을 기반으로 한 실험을 수행하고 이 결과를 Meanshift 추적 결과와 비교 분석한다. 결론에서는 실험 결과를 토대로 결론을 내린고 앞으로 발전방향에 대해서 논의한다.
- 본 논문에서는 Object T「a아dng의 이슈 중 하나인 추적대상의 컬러 변화에 강건한 모델을 만드는 것에 대해서 애기하고 있다. 기존의 컬러 기반의 추적 방법에 대한 연구는 추적 대상의 컬러 정보를 추적하는 동안 추적에 필요한 최소한의 유사한 정보를 계속 유지하고 있음을 전제로 하고 있다.
- 그 중에서도 많은 분야에서 다양한 용도로 사용되는 Mean shift를 추적 알고리즘으로 사용한다. 하지만, 이와 동시에 많은 컬러의 변화량을 가지는 물체에 대해서도 기존 방법과 동일한 성능을 유지하는 방법을 제시하고자 한다. 우리가 제시한 방법은 Mean shift에 바로 □ 전 프레임의 컬러 정보를 업데이트하는 과정을 추가함으로서 컬러의 변화가 크더라도 추적 가능함을 보여준다.
가설 설정
- 4) 현재 얻은 위치의 밀도함수로서 이전 검색창 정보兽 업데이트한다.
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