수평 분할 윈도우를 이용한 컬러 객체간 폐색 탐지 = Occlusion Detection Using Horizontally Segmented Windows for Color-Based Object Tracking
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학술지명
권호사항
발행연도
2012
작성언어
Korean
KDC
004
자료형태
학술저널
수록면
142-145(4쪽)
제공처
본 논문에서는 폐색이 존재하는 연속된 컬러 이미지에서의 객체를 추적하는 효율적인 방법을 제안한다. 이를 위하여 추적하고자 하는 물체를 포함하는 윈도우를 수평으로 분할하고, 각 윈도우의 색상 분포도의 거리의 변화에 따라 객체 사이의 폐색 패턴을 탐지하는 방법을 제안한다. 이는 대부분의 객체들이 수직 보다는 수평으로 움직인다는 가정에 따른다. 추적하고자 하는 물체를 6개의 동일한 폭을 가지는 윈도우로 분할한 뒤, 윈도우 사이의 거리변화량의 최대값과 최소값의 관계에 따라 폐색 패턴을 결정한다. 각각의 윈도우의 폐색 여부는 컬러 히스토그램 일치 확률 계산에 반영되고, 기존의 파티클 필터(particle filter) 기반의 물체 추적 알고리즘에 적용하였다. 실제 촬영된 연속 이미지에 적용된 결과 제안된 방법은 폐색 영역을 잘 탐지하였으며, 폐색이 존재하는 이미지열에 대하여 물체 추적 성능을 향상시킬 수 있었다.
더보기This paper proposes a practical algorithm for detecting occlusions in a color image sequence based on matching color histograms of horizontally segmented rectangular windows. Based on the empirical observation that the objects are more likely to move horizontally than vertically, the target window is divided into six equi-width sub-regions, and the proposed method determines the current occlusion pattern based on maximum and minimum forward difference of sub-region histogram distance. The partial occlusion detection results are embedded into likelihood computation of the conventional tracking algorithm using particle filters. Experimental results with real scenes show that the proposed method detects the occluded region quite well and improves the performance of the conventional object tracking method.
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