This paper proposes a video tracking method for a deformable moving object using an active contour model. In order to decide the convergent directions of the contour points automatically, a new energy function based on a frame difference map and an updating rules of the frame difference map are presented. Experimental results on a set of synthetic and real image sequences showed that the proposed method can fully track a speedy deformable object while extracting the boundary of the object exactly in every frame.
A background initialization algorithm based on the spatiotemporal similarity measure in a motion tracking system is proposed. From the accumulated difference between the base frame and the other frames in a subinterval, the regions affected by moving objects are located. The median is applied over the subsequence in the subinterval in which co-located regions share the similarity. The outputs from each subinterval are filtered by second stage median filter. The proposed method showed good results even in the busy and crowded sequences where the real background does not exit.
This paper describes a new feature based tracking system that can track moving objects with a pan-tilt camera. We extract corner features of the scene and tracks the features using filtering, The global motion energy caused by camera movement is eliminated by finding the maximal matching position between consecutive frames using Pyramidal template matching. The region of moving object is segmented by clustering the motion trajectories and command the pan-tilt controller to follow the object such that the object will always lie at the center of the camera. The proposed system has demonstrated good performance for several video sequences.
최근 반도체 제조기술의 발달로 저가의 센서 노드의 개발이 가능해 짐에 따라 실제 시스템에 대한 모니터링 및 제어 시스템의 개발이 가능하게 되고 있다. 이에 본 연구에서는 센서 네트워크 어플리케이션 중 하나인 움직이는 물체의 추적을 위한 새로운 형태의 알고리즘을 제안하고자 한다. 제안된 알고리즘은 물체의 이동을 감지한 센서 노드들간의 협업을 통해 이동 물체의 움직임을 지속적으로 감지하는 것을 가능케 한다. 이로 인해 제안된 알고리즘은 타켓의 순간적인 놓침을 초래할 수 있는 예측 실패 등에 대해 강인한 특성을 갖는다. 또한 시뮬레이션 고찰을 통해 제안된 알고리즘이 랜덤한 움직임을 갖는 타켓에 대한 정확한 추적이 가능함을 확인하였다.
선택을 추정은 질의 최적화를 위한 기법중의 하나이다. 이동객체에 대한 기존 선택율 추정 기법은 시간에 따른 이동객체의 위치 변화를 요약 정보에 반영하지 못하며. 또한 기존 공간 요약 정보를 확장하여 이용함으로써 선택율 추정시 많은 에러를 발생시키고 있다. 기존 기법들이 이동객체의 위치 정보 변화를 요약 정보에 반영하기 위해서는 요약 정보를 자주 재생성해야 하며, 그러므로 전체 데이터베이스를 자주 스캔해야 하는 문제점을 갖고 있다. 따라서 이 논문에서는 이동객체의 현재 질의에 대한 선택을 추정 기법을 개발하기 위하여 쿼드 트리 기반의 히스토그램 기법을 제안하였다. 또한 제안된 기법의 구현과 평가를 통해 제안된 기법의 성능을 분석하였다. 이 논문에서 제안된 기법은 차량 추적 시스템, 위치 기반 서비스, 응급 구조 서비스, 그리고 텔레매틱스 서비스 등과 같은 연속적으로 위치를 변경하는 이동객체의 정보를 실시간으로 관리하고 검색하는 응용분야에 활용 가능할 것이다.
최근 실내 공간 내에서의 위치 정보를 이용한 공간정보 서비스가 실외공간에서 제공되는 서 비스만큼 공간정보시스템의 중요한 응용분야로 자리 잡고 있다. 실외 공간과 달리, 실내 공간의 위치 정보는 좌표기반이 아닌, 방 번호와 같은 기호를 기반으로 표현된다. 따라서 실내공간에서 이동객체의 위치를 추적하기 위해서는 이동객체의 현재 위치를 이용하여 좌표정보를 예측하는 것이 아니라, 기호적 추론이 필요하다. 이에 본 논문에서는 RFID센서를 이용하여 이동객체의 위치를 항상 명시적으로 결정할 수 있는 추적가능 실내 기호공간을 위한 프레임웍을 제안한다. 우선, 실내기호공간과 실내기호공간에서의 위치추적에 대한 개념을 소개하고, 추적 가능한 실내 기호공간을 위한 접근성 그래프를 정의한다. 둘째로, RFID 리더기의 배치방법, 추적 가능한 실내기호공간을 위한 접근성 그래프 생성방법과 이를 이용한 위치 추적방법을 제시한다. 마지막으로, 제시한 방법의 유효성을 보이기 위하여 실험결과를 보인다.
본 연구에서는 수중에서 진행하는 물체에서 전달되는 방사신호의 주파수스펙트럼으로부터 추출되는 토널과 주파수선과 같은 협대역 특징을 이용하여 미지의 다중 수중 이동물체를 효율적으로 판별하고 추적하기 위한 알고리즘을 제시한다. 제안한 알고리즘은 계층 구조의 신경망으로 구성된다. 조향 방위각에 대한 광대역에너지와 방위별 협대역 에너지를 검출하여 미지의 수중이동물체의 출현 방위각을 추정하고 이를 토대로 물체를 추적하는 기존의 기법으로는 물체들이 서로 인접하거나 교차하는 경우에 추적에 실패할 가능성이 높다. 그러나 제안한 알고리즘을 사용하여 실제 신호를 포함하는 시뮬레이션 시나리오에 대해 물체 추적 실험을 행한 결과, 특히 인접하거나 교차하는 물체들의 추적에 성공적인 성능을 나타내었다.
본 논문에서는 CHT(Circular Hough Transform)을 이용한 이동 로봇의 물체 추적 방식을 제안한다. 제안한 방식은 연산 속도를 높이기 위해 1차원 투영방법을 이용하여 움직이는 객체의 영역을 추출하고, CHT를 적용하여 원형의 물체를 검출한다. 제안한 방식의 유용성을 확인하기 위하여 CMOS 카메라를 장착한 ARM 프로세서 기반의 이동로봇을 설계하여 공 모양의 이동 물체 추적 실험을 수행한다.
This paper introduces robust tracking algorithm for fast and erratic moving object. CAMSHIFT algorithm has less computation and efficient performance for object tracking. However, the method fails to track a object if it moves out of search window by fast velocity and/or large movement. The size of the search window in CAMSHIFT algorithm should be selected manually also. To solve these problems, we propose an efficient prediction technique for fast movement of object using Kalman Filter with automatic initial setting and variable configuration technique for search window. The proposed method is compared to the traditional CAMSHIFT algorithm for searching and tracking performance of objects on test image frames.
The major problems of recent object tracking methods are related to the inefficient detection of moving objects due to occlusions, noisy background and inconsistent body motion. This paper presents a robust method for the detection and tracking of a moving in infrared animal videos. The tracking system is based on adaptive optical flow generation, Gaussian mixture and Kalman filtering. The adaptive Gaussian model of optical flow (GMOF) is used to extract foreground and noises are removed based on the object motion. Kalman filter enables the prediction of the object position in the presence of partial occlusions, and changes the size of the animal detected automatically along the image sequence. The presented method is evaluated in various environments of unstable background because of winds, and illuminations changes. The results show that our approach is more robust to background noises and performs better than previous methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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