• 제목/요약/키워드: object tracking

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SIFT와 다중측면히스토그램을 이용한 다중물체추적 (Multiple Object Tracking Using SIFT and Multi-Lateral Histogram)

  • 전정수;문용호;하석운
    • 대한임베디드공학회논문지
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    • 제9권1호
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    • pp.53-59
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    • 2014
  • In multiple object tracking, accurate detection for each of objects that appear sequentially and effective tracking in complicated cases that they are overlapped with each other are very important. In this paper, we propose a multiple object tracking system that has a concrete detection and tracking characteristics by using multi-lateral histogram and SIFT feature extraction algorithm. Especially, by limiting the matching area to object's inside and by utilizing the location informations in the keypoint matching process of SIFT algorithm, we advanced the tracking performance for multiple objects. Based on the experimental results, we found that the proposed tracking system has a robust tracking operation in the complicated environments that multiple objects are frequently overlapped in various of directions.

파티클 필터를 이용한 다중 객체의 움직임 환경에서 특정 객체의 움직임 추적 (Specified Object Tracking in an Environment of Multiple Moving Objects using Particle Filter)

  • 김형복;고광은;강진식;심귀보
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제21권1호
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    • pp.106-111
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    • 2011
  • 영상 기반의 움직이는 객체의 검출 및 추적은 실시간 감시 시스템이나 영상회의 시스템 등에서 널리 사용되어지고 있다. 또한 인간-컴퓨터 상호 작용(Human-Computer Interface)이나 인간-로봇 상호 작용(Human-Robot Interface)으로 확장되어 사용할 수 있기 때문에 움직이는 객체의 추적 기술은 중요한 핵심 기술 중에 하나이다. 특히 다중 객체의 움직임 환경에서 특정 객체의 움직임만을 추적할 수 있다면 다양한 응용이 가능할 것이다. 본 논문에서는 파티클 필터를 이용한 특정 객체의 움직임 추적에 관하여 연구 하였다. 실험 결과들로부터 파티클 필터를 이용한 단일 객체의 움직임 추적과 다중 객체의 움직임 환경에서 특정 객체의 움직임 추적에서 좋은 결과를 얻을 수 있었다.

모바일 환경 Homography를 이용한 특징점 기반 다중 객체 추적 (Multi-Object Tracking Based on Keypoints Using Homography in Mobile Environments)

  • 한우리;김영섭;이용환
    • 반도체디스플레이기술학회지
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    • 제14권3호
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    • pp.67-72
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    • 2015
  • This paper proposes an object tracking system based on keypoints using homography in mobile environments. The proposed system is based on markerless tracking, and there are four modules which are recognition, tracking, detecting and learning module. Recognition module detects and identifies an object to be matched on current frame correspond to the database using LSH through SURF, and then this module generates a standard object information. Tracking module tracks an object using homography information that generate by being matched on the learned object keypoints to the current object keypoints. Then update the window included the object for defining object's pose. Detecting module finds out the object based on having the best possible knowledge available among the learned objects information, when the system fails to track. The experimental results show that the proposed system is able to recognize and track objects with updating object's pose for the use of mobile platform.

다양한 특징 매칭을 이용한 움직이는 물체 추적 시스템에 관한 연구 (A Study on the Moving Object Tracking System Using Multi-feature Matching)

  • 박재준;김선우;최연성;박춘배;하태령
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제11권4호
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    • pp.786-792
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    • 2007
  • 비디오 감시 시스템에서 물체의 추적은 매우 중요하다. 본 논문에서는 외부 환경에서 움직이는 물체를 추적하는 방법을 제안한다. 움직이는 물체를 추적하기 위하여 먼저 가중치 차 영상을 구하여 움직이는 물체를 추출한 후 다시 닫힘 연산을 사용하여 잡음을 제거한다. 그리고 추출된 다양한 특징 정보로 매칭하여 움직이는 물체를 추적한다. 제안된 추적 방법은 가중치 차 영상을 사용하여 움직이는 물체를 추적하기에 정지된 물체가 갑자기 움직이거나 갑자기 멈출 때도 정확히 추적할 수 있다. 본 논문에서 제안한 추적 시스템은 공간위치, 형상과 명암도 특징을 종합하기에 움직이는 물체를 보다 더 효과적으로 추적할 수 있다.

An Efficient Vision-based Object Detection and Tracking using Online Learning

  • Kim, Byung-Gyu;Hong, Gwang-Soo;Kim, Ji-Hae;Choi, Young-Ju
    • Journal of Multimedia Information System
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    • 제4권4호
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    • pp.285-288
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    • 2017
  • In this paper, we propose a vision-based object detection and tracking system using online learning. The proposed system adopts a feature point-based method for tracking a series of inter-frame movement of a newly detected object, to estimate rapidly and toughness. At the same time, it trains the detector for the object being tracked online. Temporarily using the result of the failure detector to the object, it initializes the tracker back tracks to enable the robust tracking. In particular, it reduced the processing time by improving the method of updating the appearance models of the objects to increase the tracking performance of the system. Using a data set obtained in a variety of settings, we evaluate the performance of the proposed system in terms of processing time.

신경망을 이용한 이동성 칼라 물체의 실시간 추적 (Real-Time Tracking for Moving Object using Neural Networks)

  • 최동선;이민중;최영규
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2001년도 하계학술대회 논문집 D
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    • pp.2358-2361
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    • 2001
  • In recent years there have been increasing interests in real-time object tracking with image information. Since image information is affected by illumination, this paper presents the real-time object tracking method based on neural networks which have robust characteristics under various illuminations. This paper proposes three steps to track the object and the fast tracking method. In the first step the object color is extracted using neural networks. In the second step we detect the object feature information based on invariant moment. Finally the object is tracked through a shape recognition using neural networks. To achieve the fast tracking performance, this paper first has a global search of entire image and tracks the object through local search when the object is recognized.

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약속된 제스처를 이용한 객체 인식 및 추적 (Object Detection Using Predefined Gesture and Tracking)

  • 배대희;이준환
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제17권10호
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    • pp.43-53
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    • 2012
  • 본 논문에서는 화면상 약속된 동작을 찾고 추적하는 알고리즘을 이용한 사용자 인터페이스를 제안한다. 현재 frame과 복수의 이전 frame간의 차영상을 이용하여 움직임 영역을 검출하고 약속된 제스처를 취하는 영역을 제어대상으로 인식한다. 이를 통하여 사용자가 장갑을 사용한다던지, 인종, 피부색등에 구애받지 않고 손동작 영역을 검출해 낼 수 있다. 또한 기존 색체 분포 추적 알고리즘을 개량하여 유사한 배경을 가로지르는 경우의 무게중심 위치의 정확성을 높였다. 그 결과 기존 피부색 인식 방법에 비해 약속된 손동작 인식률의 향상이 있었으며 기존 색체 추적 알고리즘에 비교하여 추적 인식률 향상을 확인할 수 있었다.

A object tracking based robot manipulator built on fast stereo vision

  • Huang, Hua;Won, Sangchul
    • 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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    • 제어로봇시스템학회 2002년도 ICCAS
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    • pp.99.5-99
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    • 2002
  • $\textbullet$ 3-D object tracking framework $\textbullet$ Using fast stereo vision system for range image $\textbullet$ Using CONDENSATION algorithm to tracking object $\textbullet$ For recognizing object, superquardrics model is used $\textbullet$ Our target object is like coils in steel works

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대화형 방송 환경에서 부가서비스 제공을 위한 객체 추적 시스템 (Object Tracking System for Additional Service Providing under Interactive Broadcasting Environment)

  • 안준한;변혜란
    • 한국정보과학회논문지:정보통신
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    • 제29권1호
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    • pp.97-107
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    • 2002
  • 본 논문은 대화형 방송환경에서 부가서비스를 제공받기 위해서 탐다운(Top-Down)메뉴 검색을 하는 것이 아니라, 방송영상의 화면 내부에서 부가서비스가 제공되길 원하는 객체를 선택했을 때 선택한 객체에 대한 부가서비스를 제공하는 새로운 방법을 제안한다. 이를 위해서는 실시간으로 방송되고 있는 동영상과 객체정보(위치, 크기, 모양)의 동기를 맞추는 기술과 동영상 내부의 객체 추적 기술이 필수적이다. 동영상과 객체정보의 동기를 맞추는 기술은 마이크로소프트사의 다이렉트쇼(DirectShow)를 이용하였으며, 객체를 추적하기 위한 방법은 객체를 크게 사람과 사물로 나누어, 사람의 얼굴은 모델을 만들어 추적하는 모델 기반 얼굴 추적 방법(Model-based face tracking)을 사용하고 나머지 사물에 대해서는 객체의 영역을 지정하여 영역을 추적하는 움직임 기반 추적 방법(Motion-based Tracking)을 적용하였다. 또한 움직임 기반 추적을 할 수 있도록 하고 모델 기반 추적 방법을 적용하여 움직임이 큰 객체도 검색 영역 확장 없이 정확한 추적을 할 수 있도록 하고 모델 기반 추적 방법에는 타원 모델과 색상 모델을 결합한 얼굴 모델을 적용하여 얼굴이 회전하여도 정확한 추적을 할 수 있도록 개선하였다.

객체 추적을 위한 보틀넥 기반 Siam-CNN 알고리즘 (Bottleneck-based Siam-CNN Algorithm for Object Tracking)

  • 임수창;김종찬
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제25권1호
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    • pp.72-81
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    • 2022
  • Visual Object Tracking is known as the most fundamental problem in the field of computer vision. Object tracking localize the region of target object with bounding box in the video. In this paper, a custom CNN is created to extract object feature that has strong and various information. This network was constructed as a Siamese network for use as a feature extractor. The input images are passed convolution block composed of a bottleneck layers, and features are emphasized. The feature map of the target object and the search area, extracted from the Siamese network, was input as a local proposal network. Estimate the object area using the feature map. The performance of the tracking algorithm was evaluated using the OTB2013 dataset. Success Plot and Precision Plot were used as evaluation matrix. As a result of the experiment, 0.611 in Success Plot and 0.831 in Precision Plot were achieved.