Model Creation Algorithm for Multiple Moving Objects Tracking

다중이동물체 추적을 위한 모델생성 알고리즘

In this paper, we proposed model creation algorithm for multiple moving objects tracking. The proposed algorithm is divided that the initial model creation step as moving objects are entered into background image and the model reformation step in the moving objects tracking step. In the initial model creation step, the initial model is created by AND operating division image, divided using difference image and clustering method, and edge image of the current image. In the model reformation step, a new model was reformed in the every frame to adapt appearance change of moving objects using Hausdorff Distance and 2D-Logarithmic searching algorithm. We simulated for driving cart in the road. In the result, model was created over 98% in case of irregular approach direction of cars and tracking objects number.

본 논문은 모델기반 다중이동물체 추적을 위한 모델생성 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 배경영상에 이동물체가 초기 진입했을 때의 초기모델생성 단계와 이동물체 추적 단계에서의 모델 갱신 단계로 구분하였다. 초기모델생성 단계에서는 차영상과 클러스터링 기법을 이용하여 분할된 분할영상과 현재프레임 영상에 대한 윤곽선 영상과의 로직 AND 연산을 수행하여 초기모델을 생성하였다. 모델갱신 단계에서는 하우스돌프 거리(Hausdorff Distance)와 2D-Logarithmic 탐색 알고리즘을 이용하여 추적중인 이동물체의 형태변화에 적응할 수 있도록 매 프레임 마다 새로운 모델을 갱신하였다. 실험은 도로에서 주행하는 자동차를 대상으로 도_의 실험을 수행하였다. 그 결과 도로에서 주행하는 자동차의 진입방향과 추적 대상 수가 불규칙한 경우에도 모델생성이 98% 이상 이루어짐을 알 수 있었다.