정보과학회 논문지 B : 소프트웨어 및 응용
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
모델에 기반한 이동 물체의 추적 |
| 영문제목(English Title) |
Model-based Tracking of Moving Object |
| 저자(Author) |
장대식
김계영
최형일
Daesik Jang
Gyeyoung Kim
Hyungil Choi
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 23 NO. 12 PP. 1298 ~ 1308 (1996. 12) |
한글내용
(Korean Abstract) |
본 논문에서는 카메라의 시계(FOV: Field Of View) 안으로 진입하는 물체를 감지하고 감지된 물체를 추적하여 영상 프레임의 중앙에 위치하도록 하는 실시간 추적 시스템을 제안한다. 본 논문에서는 움직이는 물체를 감지하고 추적하기 위한 기본적인 전략으로 모델 정합 기법을 이용하며 목표 물체의 모양이나 명암의 변화에 적응적으로 추적을 수행하기 우해 모델이 추적 중에 동적으로 변화할 수 있도록 허용한다. 또한 칼만 필터를 이용하여 물체의 이동 궤적을 칼만 필터의 상태 인수들에 저장한다. 그리고 칼만 필터의 예측된 상태 인수들은 모델 정합과 서보장치 제어를 효율적으로 수행하고 탐색 영역을 제한하는데 이용된다. 실험 결과는 모델 정합을 통해 목표 물체를 강건하게 추적할 수 있음을 보여 준다. 또한 실험을 통해 예측된 칼만 필터의 예측값들이 서보장치를 제어하고 모델 정합을 위해 탐색 영역을 찾는데 정확하게 이용되는 것을 알 수 있다.
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영문내용
(English Abstract) |
This paper describes a real-time tracking system which detects an object entering into the field of view of camera and executes the tracking of detected object by controlling a servo device so that a target object always lies at the center of image frame. In order to detect and track a moving object, we basically apply a model matching strategy. We allow the model to vary dynamically during the tracking process so that it can assimilate the variations of shape and intensities of target object. We also utilize Kalman filter so that a tracking history can be encoded into state parameters of Kalman filter. The estimated state parameters of Kalman filter will then be used to reduce search areas for model matching and to control servo device.
Experimental results show that the model adaptation allows robust tracking of target object in dynamic environments. These experiments also confirm that the predicted values of Kalman filter are very accurate in controlling the servo device and finding out the search areas for model matching. This paper concludes with the theoretical bound within which a tracking system can follow the movement of target object.
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