• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
• /
• 제13권2호
• /
• pp.156-165
• /
• 2021

In this paper, we propose an histogram weighted centroid based Siamese region proposal network for object tracking. The original Siamese region proposal network uses two identical artificial neural networks which take two different images as the inputs and decide whether the same object exist in both input images based on a similarity measure. However, as the Siamese network is pre-trained offline, it experiences many difficulties in the adaptation to various online environments. Therefore, in this paper we propose to incorporate the histogram weighted centroid feature into the Siamese network method to enhance the accuracy of the object tracking. The proposed method uses both the histogram information and the weighted centroid location of the top 10 color regions to decide which of the proposed region should become the next predicted object region.

• 정보처리학회논문지B
• /
• 제9B권1호
• /
• pp.99-104
• /
• 2002

기존의 물체추적기법은 템플릿 매칭, 물체의 경계선 재 검출, 물체의 움직임 정보 등을 사용하여 수행되었다. 그러나, 템플릿 매칭의 경우 많은 계산 시간을 요구하고, 경계선을 재 검출하는 경우 윤곽선이 잘못 설정되는 경우가 있으며, 물체의 움직임 정보를 사용하는 경우에는 움직이는 카메라에서 움직이는 물체만을 추적하기가 쉽지 않은 단점이 있다. 본 논문에서는 투영된 모션과 히스토그램 인터섹션을 이용한 강건한 물체추적 방법을 제안한다. 초기 객체추출은 영상분할 후 영역선택을 통하여 구성하고 선택된 객체를 가로 및 세로의 밝기 값을 1차원 신호로 투영하여 객체의 개략적인 평행이동 벡터를 추정한다. 추정된 변위를 기준으로 하여 객체의 가능한 회전 및 스케일에 대한 템플릿을 구성하고, 이들에 대하여 개선된 히스토그램 인터섹션을 사용하여 물체 추적을 수행한다. 제안한 알고리즘의 강건한 물체추적 성능을 실험에 의하여 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제42권3호
• /
• pp.15-22
• /
• 2005

객체 중심점에서 움직임을 추정하여 빠르게 이동하는 객체의 윤곽선을 추적 할 수 있는 알고리듬을 제안하였다. 방사상 표현(radial representation) 방식을 적용하여 객체 중심점에서만 블록정합 (block matching) 알고리듬으로 움직임을 추정하여 적은 계산량으로 객체 움직임을 추정함으로써 객체 윤곽선을 추적하였다. 객체의 움직임을 추정함으로써 프레임 간 객체의 움직임이 객체 중심에서 윤곽까지 거리 이상 빠르게 이동하는 객체도 추적할 수 있다. 에너지 수렴 과정에서 기울기 영상과 차영상(difference image)을 에너지 함수로 함께 사용함으로 복잡한 배경 등에도 강건하도록 하였다. 실험 결과 움직임이 빠른 객체와 복잡한 배경 속의 객체도 실시간으로 강건하게 추적함을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제25권1호
• /
• pp.35-41
• /
• 2015

영상 감시 시스템에서 특정 물체를 추적하기 위해서는 물체에 대한 영상정보를 빠른 시간 내에 정확하게 인식하고 추적하는 방법이 매우 중요하다. 단일 카메라를 이용해서 객체의 추적을 하게 될 경우 가려짐과 같은 문제로 인해 객체 추적의 한계가 존재하게 되고, 복수 카메라를 사용하는 경우 연속적으로 배치된 카메라를 통해 객체를 추적하게 된다. 그러나 객체추적이 완벽하게 이루어지지 않아 추적하고 있는 객체를 놓치는 경우가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 다수의 카메라를 관심영역 내에 설치해서 동시에 동일한 물체를 여러 각도에서 관찰하는 멀티 영상감시시스템과 같은 방법을 고려해야 한다. 물체 추적에 다수의 카메라를 이용할 경우 정보 취득이 용이하고, 보다 넓은 범위의 공간에서 정확도가 높은 판단을 내리는 것이 가능하다. 본 논문에서는 도로 교차로에 다수의 카메라를 사용할 경우 공간투영기법인 호모그래피를 적용하여 자동차와 같은 동일한 물체를 인식하고 추적하기 위한 방법을 제안하고자 한다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제25권3호
• /
• pp.389-395
• /
• 2021

본 논문에서는 샴 네트워크 기반의 객체 추적 알고리즘의 성능 향상을 위한 표적 이미지 교환 모델을 제안한다. 샴 네트워크 기반의 객체 추적 알고리즘은 시퀀스의 첫 프레임에서 지정된 표적 이미지만을 사용하여 탐색 이미지 내에서 가장 유사한 부분을 찾아 객체를 추적한다. 첫 프레임의 객체와 유사도를 비교하기 때문에 추적에 한 번 실패하게 되면 오류가 축적되어 추적 객체가 아닌 부분에서 표류하게 되는 현상이 발생한다. 따라서 CNN(Convolutional Neural Network)기반의 모델을 설계하여 추적이 잘 진행되고 있는지 확인하고 샴 네트워크 기반의 객체 추적 알고리즘에서 출력되는 점수를 이용하여 표적 이미지 교환 시기를 정의하였다. 제안 모델은 VOT-2018 데이터 셋을 이용하여 성능을 평가하였고 최종적으로 정확도 0.611 견고도 22.816을 달성하였다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제10권1호
• /
• pp.191-196
• /
• 2006

본 논문에서는 비젼 시스템을 이용하여 이동 물체를 추적하는 방법을 제안하였다. 이동 물체를 계속적으로 추적하기 위해서는 이동 물체의 영상이 화상의 중심점 부근에 위치하도록 해야 한다. 따라서 이동 물체의 영상이 화상의 중심점의 부근에 위치하도록 하기 위하여 팬/틸트(Pan/Tilt)구조의 카메라 모듈을 제어하는 퍼지 제어기를 구현하였다. 향후, 시스템을 이동로봇에 적용하기 위하여 비젼 시스템을 위한 영상처리보드를 설계 제작하였고, 대상물체의 색상과 형태를 파악한 후 퍼지 제어기를 이용하여 카메라모듈이 물체를 추적할 수 있도록 StrongArm 보드를 이용하여 구성하였다. 그리고, 실험에 의해서 제안된 퍼지 제어기 가 실시간 이동물체 추적 시스템에 적용 가능함을 확인 하였다.

• International Journal of Contents
• /
• 제11권3호
• /
• pp.47-53
• /
• 2015

Visual object tracking is a fundamental problem in the field of computer vision, as it needs a proper model to account for drastic appearance changes that are caused by shape, textural, and illumination variations. In this paper, we propose a feature-based visual-object-tracking method with a sparse representation. Generally, most appearance-based models use the gray-scale pixel values of the input image, but this might be insufficient for a description of the target object under a variety of conditions. To obtain the proper information regarding the target object, the following combination of features has been exploited as a corresponding representation: First, the features of the target templates are extracted by using the HOG (histogram of gradient) and LBPs (local binary patterns); secondly, a feature-based sparsity is attained by solving the minimization problems, whereby the target object is represented by the selection of the minimum reconstruction error. The strengths of both features are exploited to enhance the overall performance of the tracker; furthermore, the proposed method is integrated with the particle-filter framework and achieves a promising result in terms of challenging tracking videos.

• 한국산업정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국산업정보학회 2003년도 추계공동학술대회
• /
• pp.145-156
• /
• 2003

This paper for real time object tracking in this treatise detect histogram analysis that is accumulation value of binary conversion density and edge information and body that move by real time use of difference Image techniques and proposed method to object tracking. Firstly, we extract edge that can reduce quantity of data keeping information about form of input image in object detection. Object is extracted by performing difference image and binarization in edge image. Area of detected object is determined by threshold value that divide sum of horizontal accumulation value about binary conversion density by value that add horizontalityㆍverticality maximum accumulation value. Object is tracked by comparing similarity with object that is detected in previous frame and present frame. As experiment result, proposed algorithm could improve the object detection speed, and could track object by real time and could track local movement.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
• /
• 대한전자공학회 2009년도 정보 및 제어 심포지움 논문집
• /
• pp.408-410
• /
• 2009

We present an efficient and robust measurement model for visual tracking. This approach builds on and extends work on subspace representations of measurement model. Subspace-based tracking algorithms have been introduced to visual tracking literature for a decade and show considerable tracking performance due to its robustness in matching. However the measures used in their measurement models are often restricted to few approaches. We propose a novel measure of object matching using Angle In Feature Space, which aims to improve the discriminability of matching in subspace. Therefore, our tracking algorithm can distinguish target from similar background clutters which often cause erroneous drift by conventional Distance From Feature Space measure. Experiments demonstrate the effectiveness of the proposed tracking algorithm under severe cluttered background.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제9권9호
• /
• pp.3655-3671
• /
• 2015

In this paper, we develop a novel object tracking method based on sparse representation. First, we propose a relaxed sparse representation model, based on which the tracking problem is casted as an inverse sparse representation process. In this process, the target template is able to be sparsely approximated by all candidate samples. Second, we present an objective function that combines the sparse representation process of different fragments, the relaxed representation scheme and a weight reference prior. Based on some propositions, the proposed objective function can be solved by using an iteration algorithm. In addition, we design a tracking framework based on the proposed representation model and a simple online update manner. Finally, numerous experiments are conducted on some challenging sequences to compare our tracking method with some state-of-the-art ones. Both qualitative and quantitative results demonstrate that the proposed tracking method performs better than other competing algorithms.