Improved Object Tracking using Surrounding Information Detection

주변정보 검출을 통한 개선된 객체추적 기법

For the detection of objects in the videos, there are various ways that use the frequency transformation. In the videos, the images of objects could be changed slightly. Object detection methods using frequency transformation such as ASEF and MOSSE have the ability to renew the detection filter in order to deal with the change of object images. But these approaches are likely to fail the detection because the image changes often occur when they come out again after being hidden by other objects. What is worse, when they show up again, they appear in another place, not the original one. In this paper, a new proposal is present so that the detection can be carried out efficiently even when the images come out in other place, and the failure of the detection can be reduced.

최근 동영상에서의 객체추적을 위해 주파수변환을 적용하는 연구가 발표되고 있다. 동영상에서 객체는 형상이 조금씩 변할 수 있다. ASEF, MOSSE와 같은 주파수변환을 통한 객체 추적 기법은 객체의 형상이 변하는 것에 대응하기 위해 추적에 사용되는 검출필터를 갱신하는 기능을 포함하고 있다. 그러나 객체의 형상이 변하는 객체 추적을 위한 이러한 주파수변환 기반 객체 추적방법들은 추적 대상 객체가 다른 물체에 의해 대부분이 일시적으로 가려진 후 형상이 변한 후에 인근의 다른 위치에 나타나는 경우, 추적에 실패하는 경우가 종종 발생한다. 본 논문에서는 추적 대상 객체가 다른 물체에 의해 가려지는 상황에 따라 필터갱신을 적응적으로 수행하고 이동경로와 주변정보를 활용함으로써 추적 대상객체가 가려지는 상황에서도 추적 실패를 줄일 수 있는 객체 탐색 기법을 제안한다.