Real-time Object tracking is an important field in developing vision applications such as surveillance systems and vision based navigation. mean-shift algerian and Condensation algorithm are widely used in robust object tracking systems. Since the mean-shift algorithm is easy to implement and is effective in object tracking computation, it is widely used, especially in real-time tracking systems. One of the drawbacks is that it always converges to a local maximum which may not be a global maximum. Therefore, in a cluttered environment, the Mean-shift algorithm does not perform well. On the other hand, since it uses multiple hypotheses, the Condensation algorithm is useful in tracking in a cluttered background. Since it requires a complex object model and many hypotheses, it contains a high computational complexity. Therefore, it is not easy to apply a Condensation algorithm in real-time systems. In this paper, by combining the merits of the Condensation algorithm and the mean-shift algorithm we propose a new model which is suitable for real-time tracking. Although it uses only a few hypotheses, the proposed method use a high-likelihood hypotheses using mean-shift algorithm. As a result, we can obtain a better result than either the result produced by the Condensation algorithm or the result produced by the mean-shift algorithm.
Conventional color-based object tracking using Mean Shift algorithm does not provide appropriate result when initial color distribution disappears. In this paper we propose a tracking algorithm that updates the object color sample when the color is changing. Mean Shift analysis is first used to derive the object candidate with maximum increase in density direction from current position. The color information of object is updated iteratively. The proposed algorithm achieves accurate tracking of objects when initial color samples are changed and finally disappeared. The validity of the effective approach is illustrated by the experimental results.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
/
2006.11a
/
pp.137-140
/
2006
본 논문은 급격한 컬러 변화를 보이는 물체를 추적하기 위해 새로운 알고리즘에 대해서 기술하였다. 이를 수행하기 위해 컬러기반의 추적 알고리즘인 Mean Shift를 개선하여 적용한다. 지존의 Mean Shift 알고리즘은 물체 추적을 위해 컬러 분포 정보를 설정한다. 하지만 초기의 컬러 분포 정보가 사라질 경우 물체 추적을 정확히 수행하기 힘들다는 문제점을 안고 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 Mean Shift를 개선하여, 추적 대상의 컬러 정보를 반복적으로 업데이트하여 초기의 컬러 정보가 사라지더라도 추적이 가능하도록 개선하였다. 개선된 추적 알고리즘은 시간에 따라 초기의 컬러 분포 정보가 완전히 사라지더라도 실시간 추적이 가능하도록 구현하였다. 이를 입증하기 위해 본 논문의 실험에서는 실험적인 환경에서 급격한 컬러 변화를 보이는 간단한 문제의 추적과 실생활에서의 예를 함께 보여준다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
/
2015.05a
/
pp.579-582
/
2015
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.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
/
2013.10a
/
pp.195-198
/
2013
Recognition and Tracking of interesting object is the significant field in Computer Vision. Mean-Shift algorithm have chronic problems that some errors are occurred when histogram of tracking area is similar to another area. in this paper, we propose to solve the problem. Each algorithm blocks skin color filtering, face detect and Mean-Shift started consecutive order assists better operation of the next algorithm. Avoid to operations of the overhead of tracking area similar to a histogram distribution areas overlap only consider the number of white pixels by running the Viola-Jones algorithm, simple arithmetic increases the convergence of the Mean-Shift. The experimental results, it comes to 78% or more of white pixels in the Mean-Shift search area, only if the recognition of the face area when it is configured to perform a Viola-Jones algorithm is tracking the object, was 100 percent successful.
In this paper, we propose an object tracking algorithm based on color histogram and convolutional neural network model. In order to increase the tracking accuracy, we synthesize generic object tracking using regression network algorithm which is one of the convolutional neural network model-based tracking algorithms and a mean-shift tracking algorithm which is a color histogram-based algorithm. Both algorithms are classified through support vector machine and designed to select an algorithm with higher tracking accuracy. The mean-shift tracking algorithm tends to move the bounding box to a large range when the object tracking fails, thus we improve the accuracy by limiting the movement distance of the bounding box. Also, we improve the performance by initializing the tracking start positions of the two algorithms based on the average brightness and the histogram similarity. As a result, the overall accuracy of the proposed algorithm is 1.6% better than the existing generic object tracking using regression network algorithm.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
/
v.19
no.10
/
pp.2417-2422
/
2015
Mean-Shift tracking using hue has a problem that it fail in the object tracking when background has similar hue to the object. This paper proposes an improved Mean-Shift tracking algorithm using new data instead of a hue. The new data is generated by adaptive mixture of hue and saturation which have low interrelationship . That is, the proposed algorithm selects a main attribute of color that is able to distinguish the object and background well and a secondary one which don't, and places their upper 4 bits on upper 4 bits and lower 4 bits on the mixture data, respectively. The proposed algorithm properly tracks the object, keeping tracking error maximum 2.0~4.2 pixel and average 0.49~1.82 pixel, by selecting the saturation as the main attribute of color under tracking environment that background has similar hue to the object.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
/
v.18
no.11
/
pp.2733-2737
/
2014
Motion detection according to the movement and the change area detection method according to the background difference and the motion history image for use in a motion estimation technique using a real-time image, the motion detection method according to the optical flow, the back-projection of the histogram of the object to track for motion tracking At the heart of MeanShift center point of the object and the object to track, while used, the size, and the like due to the motion tracking algorithm CamShift, Kalman filter to track with direction. In this paper, we implemented the motion detection algorithm based on color and shape information of the object and verify.
Kim, Kwang-Soo;Hong, Soo-Youn;Kwak, Soo-Yeong;Ahn, Jung-Ho;Byun, Hye-Ran
Journal of KIISE:Software and Applications
/
v.34
no.10
/
pp.937-944
/
2007
In this paper, we propose multiple human tracking with an moving stereo camera. The tracking process is based on mean shift algorithm which is using color information of the target. Color based tracking approach is invariant to translation and rotation of the target but, it has several problems. Because of mean shift uses color distribution, it is sensitive to color distribution of background and targets. In order to solve this problem, we combine color and depth information of target. Also, we build human body part model to handle occlusions and we have created adaptive box scale. As a result, the proposed method is simple and efficient to track multiple humans in real time.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
/
2005.11b
/
pp.901-903
/
2005
본 논문은 스테레오 카메라를 이용한 이동 카메라 환경에서 다수의 사람을 검출하여 검출된 사람을 추적하는 방법을 제안한다. 카메라가 이동하게 되면 카메라의 움직임과 검출 대상이 되는 사람의 움직임이 동시에 발생하기 때문에 카메라 움직임을 변환 모델을 사용하여 보정하고, 독립적인 움직임을 추출하여 사람을 검출 하였다. 추적은 검출된 사람 영역의 컬러 분포에 기반하여 평균 이동(Mean Shift) 알고리즘을 적용하였다. 평균 이동 알고리즘은 빠르고 안정적인 성능으로 실시간 추적에 적합하다. 그러나 객체의 컬러 정보만으로는 배경과 컬러 분포가 유사한 객체의 경우 추적에 실패할 수 있는 단점이 있다. 이점을 보완하기 위하여 본 논문에서는 변위 지도(Disparity map)를 결합하여 객체와 배경을 분리하는 깊이 마스크를 생성하였다. 변위 지도를 사용하여 다수의 사람이 등장 할 경우 발생하는 가려짐, 겹침 등 다양한 실내 환경에서 발생하는 문제도 해결 하였다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 다양한 데이터에 대해서 실험한 결과 정확한 검출과 추적에 우수한 성능을 확인 할 수 있었다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.