The KIPS Transactions:PartB (정보처리학회논문지B)

Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
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Real-time Moving Object Tracking from a Moving Camera

이동 카메라 영상에서 이동물체의 실시간 추적

  • Chun, Quan (Cheongju University) ;
  • Lee, Ju-Shin (Dept.of Information Communication Engineering, Cheongju University)
  • 전춘 (청주대학교 대학원 전자공학과) ;
  • 이주신 (청주대학교 정보통신공학부)
  • Published : 2002.08.01
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Abstract

This paper presents a new model based method for tracking moving object from a moving camera. In the proposed method, binary model is derived from detected object regions and Hausdorff distance between the model and edge image is used as its similarity measure to overcome the target's shape changes. Also, a novel search algorithm and some optimization methods are proposed to enable realtime processing. The experimental results on our test sequences demonstrate the high efficiency and accuracy of our approach.

본 연구에서는 이동 카메라에서 취득한 영상에서 이동물체를 실시간으로 추적하기 위한 모델정합기반 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 추적 초기에 화면에서 검출된 이동물체의 윤곽선영상을 모델로 사용하였으며, 추적대상의 형태변화에 적응하기 위하여 Hausdorff 거리를 모델과 영상사이의 유사도로 사용하였다. 또한 새로운 위치탐색 알고리즘 및 처리시간을 단축시키기 위한 방법을 제안함으로써 실시간 추적이 가능하게 하였다. 비디오 카메라로 녹화한 영상을 컴퓨터에서 입력받아 추적실험을 수행하여 기존 방법들과 비교 분석함으로써 제안한 알고리즘의 우수성을 입증하였다.

Keywords

References

  1. M. G. P. Bartholomeus, B. J. A. Krose, A. J. Noest, 'A Robust Multi-resolution Vision System for Target Tracking with a moving camera
  2. Y. Rosenberg, M. Werman, 'Real-time Object Tracking from a Moving Video Camera : A Software Approach on a PC,' Workshop on Applications of Computer Vision, Demo I, 1998
  3. S. Araki, T. Matsuoka, H. Takemura, N. Yokoya, 'Real-time Tracking of Multiple Moving Objects in Moving Camera Image Sequence Using Robust Statistics
  4. S. Araki, T. Matsuoka, H. Takemura, N. Yokoya, 'Realtime Tracking of Multiple Moving Object Contours in Moving Camera Image Sequence,' IEICE Trans. Inf. & Syst., Vol.E83-D, No.7, July, 2000
  5. D. M. Gavrila, V. Philomin, 'Real-time Object Detection Using Distance Transforms,' IEEE ICIV, 1998
  6. D. M. Gavrila, 'Pedestrian Detection from a Moving Vehicle,' Proc. of European Conference on Computer Vision, 2000
  7. R. Qiuqi, G. Haiying, 'New Adaptive Tracking Algorithm of Non-rigid Objects,' IEEE ICSP, Vol.2, pp.940-943, 1998 https://doi.org/10.1109/ICOSP.1998.770767
  8. T. Meier, K. N. Ngan, 'Video Object Plane Segmentation using a Morphological Motion Filter and Hausdorff Object Tracking
  9. D. Huttenlocher, D. Klanderman, A. Rucklige, 'Comparing Images using The Hausdorff Distance,' IEEE Trans, on PAMI, Vol.15, No.9, pp.850-863, Sep., 1993 https://doi.org/10.1109/34.232073
  10. D. M. Mount, N. S. Netanyahu, J. L. Moigne, 'Efficient Algorithm for Robust Feature Matching,' Pattern Recog nition, Vol.32, No. 13, pp. 17-28, 1998 https://doi.org/10.1016/S0031-3203(98)00086-7
  11. D. P. Huttenlocher, Ryan H. Lilien, C. F. Olson, 'View-based Recognition Using an Eigenspace Approximation to the Hausdorff Measue,' IEEE Trans. On PAMI, Vol.21, No.9, Sep., 1999
  12. 선춘, 김태식, 이명길, 이주신, '동적 배경에서 Hausdorff 거리를 이용한 이동물체의 추적', 한국통신학회 하계종합학술대회 논문집, Vol.19, No.1, pp.537-540, 1999
  13. 김준식, 박래홍, 이병욱, '가산투영을 이용한 2단계 고속블록 정합 알고리듬', 전자공학회논문지 B편, 제30권 제1호, pp.45-54, 1993
  14. 장석환, 김인행 등, '실시간 다중 물체 추적 시스템', 신호처리 합동학술대회논문집, 제11권 제1호, pp.499-502, 1998