A Study on a Feature-based Multiple Objects Tracking System

특징 기반 다중 물체 추적 시스템에 관한 연구

  • Lee, Sang-Wook (Department of Information & Communication Engineering, Gyeongsang National University) ;
  • Seol, Sung-Wook (Dept. of Electronics Engineering, Pusan National Univ.) ;
  • Nam, Ki-Gon (Dept. of Electronics Engineering, Pusan National Univ.) ;
  • Kwon, Tae-Ha (Dept. of Elec. Eng., Pukyoung National Univ.)
  • 이상욱 (慶尙大學敎 情報通信工學科) ;
  • 설성욱 (釜山大學敎 電子工學科) ;
  • 남기곤 (釜山大學敎 電子工學科) ;
  • 권태하 (釜慶大學敎 電子工學科)
  • Published : 1999.11.01

Abstract

In this paper, we propose an adaptive method of tracking multiple moving objects using contour and features in surrounding conditions. We use an adaptive background model for robust processing in surrounding conditions. Object segmentation model detects pixels thresholded from local difference image between background and current image and extracts connected regions. Data association problem is solved by using feature extraction and object recognition model in searching window. We use Kalman filters for real-time tracking. The results of simulation show that the proposed method is good for tracking multiple moving objects in highway image sequences.

본 논문은 연속 영상에서 윤곽선과 특징을 이용하여 주위 환경 변화에 적응가능한 다중 물체 추적 방법을 제안한다. 적응 배경 모델을 사용하여 주위 환경 변화에 적응케 했으며, 물체 분할 모델은 배경 영상과 현재 영상의 차영상에서 국부 영상의 임계값 이상의 화소를 찾아 연결한 영역을 추출한다. 특징 추출과 물체인식모델은 탐색 창 내에서 발견된 다중 물체의 데이터 연상 문제를 해결하기 우해 사용되며, 실시간 추적을 위해 칼만 필터를 사용하였다. 제안된 방법을 도로 영상에 적용한 결과 다중 차량 추적이 정확히 이루어짐을 실험을 통해 보였다.

Keywords