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문제 정의
- 그러나 배경 모델을 사용하여 움직이는 객체를 식별하기 위해서는 정확한 참조 이미지가 필요하며 배경 모델은 조명 상태, 배경 떨림 등의 변화에 민감하다[7]. 본 논문에서는 배경 변화가 많이 발생하는 실외 환경에서 무인 비행체 추적을 수행하기 때문에 강인한 배경 모델 사용을 필요로 한다. 따라서 다양한 장면에 잘 적응할 수 있는 배경 모델을 사용하기 위해 고정된 가우스 분포를 사용하지 않고 각 픽셀에 대해 적절한 수의 가우스 분포를 선택하여 배경 모델을 생성하는 MOG2 알고리즘을 사용한다[1][2]
- 본 논문에서는 복잡한 영상에서 무인 비행체 추적을 위해 MOG2와 루카스-카나데 옵티컬 플로우를 결합한 추적 알고리즘을 제안한다. 제안 방법의 순서도는 그림 1과 같다.
- 본 논문에서는 무인 비행체 추적을 위해 MOG2와 루카스-카나데옵티컬 플로우를 결합한 추적 방법을 제안하였다. 실험 결과는 구름 또는 자동차가 있는 복잡한 영상에서 10x6 픽셀의 크기를 갖는 객체가 잘 추적됨을 보이며, 이에 나아가 더 정교한 특징점을 찾으려는 방법에 대해 깊이 있는 연구가 필요할 것으로 보인다.
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