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낮은 프레임률 영상에서 파티클 필터의 추적 성능 개선
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  • 낮은 프레임률 영상에서 파티클 필터의 추적 성능 개선
저자명
송종관,Song. Jong-Kwan
간행물명
한국전자통신학회 논문지
권/호정보
2014년|9권 2호|pp.143-148 (6 pages)
발행정보
한국전자통신학회
파일정보
정기간행물|
PDF텍스트
주제분야
기타
이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
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기타언어초록

파티클 필터는 비선형 비가우시안 추정 문제에 매우 효과적인 수단으로 비디오 영상에서 객체를 추적하는 경우에 널리 이용되어왔다. 하지만 객체의 이동이 심한 경우 객체의 추적을 위해서는 매우 많은 개수의 파티클이 있어야 하므로 계산량이 크게 증가하게 된다. 본 논문에서는 프레임간의 객체 이동이 상당히 크게 이루어지는 low frame rate(LPR) 비디오에서 차량의 추적을 위하여 모션 벡터를 이용한 개선된 파티클 필터 추적 방법을 제안하고 실험을 통하여 성능을 평가하였다. 제안한 파티클 필터에서는 selection 단계와 observe 단계의 두 단계에서 모션 벡터를 적용하였다. 실험 결과 제안한 방법은 LPR 영상에서 기존의 파티클 필터가 객체의 추적에 실패하는 경우에도 성공적 추적이 가능하며, 추적의 정확도 또한 향상되었음을 보여주었다.

기타언어초록

Particle filter algorithm has been proven very successful for non-linear and non-Gaussian estimation problem and thus it has been widely used for object tracking for video signals. If the object moves significantly, particle filter needs very large number of particles to track object and this results high computational cost. In this paper, modified particle filter by adopting motion vector is proposed for tracking vehicle in low frame rate(LPR) video input, which the object moving significantly and randomly between consecutive frames. In the proposed algorithm, motion vector is applied in selection and observe step. The experimental result shows that the proposed particle filter can track vehicle successfully in the case when previous one fails. And it also shows the propose method increases the precision of tracking.