Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference (한국정보통신학회:학술대회논문집)
- 2015.05a
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- Pages.579-582
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- 2015
Robust Mean-Shift Tracking Using Adoptive Selection of Hue/Saturation
Hue/Saturation 영상의 적응적 선택을 이용한 강인한 Mean-Shift Tracking
- Park, Han-dong (Department of Display Engineering, Pukyong National University) ;
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Oh, Jeong-su
(Department of Display Engineering, Pukyong National University)
- Published : 2015.05.26
Abstract
The Mean-Shift is a robustness algorithm that can be used for tracking the object using the similarity of histogram distributions of target model and target candidate. However, Mean-shift using hue information has disadvantage of tracking a wrong target when the target and background has similar hue distributions. We then propose a robust Mean-Shift tracking algorithm using new image that combined upper 4bit-planes in hue and saturation, respectively.
Mean-Shift 알고리즘은 객체 모델과 객체 후보 영상에서 색상 히스토그램 분포의 유사도를 이용하여 객체를 추적하는 강인한 알고리즘이다. 그러나 색상정보를 이용한 Mean-Shift 알고리즘은 객체와 배경이 비슷한 색상 분포를 가질 경우에 추적에 실패할 수 있는 단점이 있다. 이러한 단점을 보완하기 위해 배경과 객체를 분리할 정보를 색상(hue)과 채도(saturation) 영상에서 각각 4비트의 bit-plane을 조합한 새로운 영상을 사용한 강인한 객체 추적 알고리즘을 구현한다.