Feature-based Object Tracking Method Using Iterative Bayesian Model

반복적 베이시안 모델을 이용한 특징점 기반 객체 추적 방법

본 논문에서는 반복적인 베이시안 모델을 이용한 특징점 기반 객체 추적 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 특징점 추정 오류를 최소화하고, 추적하는 객체에 해당되는 특징점들만을 선택함으로써, 최적의 특징점들을 이용하여 변환 행렬을 추정한다. 특징점 추정 오류는 Census transform과 해밍 거리를 이용하여 최소화하고, 외곽 특징점(outlier feature)를 제거하기 위하여 반복적인 베이시안 모델을 사용한다. 보행자와 차량등을 이용한 실험 결과, 제안한 방법이 기존 방법에 비하여 좀 더 우수한 성능을 보여준다.