KCI등재
파티클 스웜 최적화에서의 가중치 조절에 기반한 강인한 객체 추적 알고리즘 = Robust Object Tracking based on Weight Control in Particle Swarm Optimization
저자
강규창 (군산대학교) ; 배창석 (대전대학교) ; Yuk Ying Chung (The University of Sydney) 연구자관계분석
발행기관
학술지명
한국차세대컴퓨팅학회 논문지(The Journal of Korean Institute of Next Generation Computing)
권호사항
발행연도
2018
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
수록면
15-29(15쪽)
KCI 피인용횟수
1
제공처
본 논문에서는 기존 티클 스웜 최화를 기반으로 추 상 객체의 이동 궤을 이용하는 객체 추기에서 시간 정보 활용의 문제을 개선한 강인한 객체 추 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 추 상 객체와 유사 한 특징을 가지는 변들의 집합에 한 치들의 온라인 업데이트와 추을 가능하게 한다. 객체들의 첩을 검출 하고 추 상의 치를 결정하기 해 궤 정보와 변들의 집합을 기반으로 응 라미터를 사용하는 규칙 기반 근을 사용한다. 기존 알고리즘들과 비교해보면 제안하는 근법은 가용한 정보를 복합으로 사용함으로써 각종 임계값에 한 응 조정을 가능하게 한다. 한, 티클 스웜 최화에서 발산에 의한 손실과 불완한 수 렴의 문제를 해결하기 해 효율인 가치 조 함수를 제안하고 있다. 제안하는 가치 조 함수는 티클들이 최의 해에 수렴하기 이에 체 임 역에서 탐색할 수 있도록 한다. 유사한 특징 조합을 가지는 다 객체 가 존재하는 환경에서 제안 알고리즘을 테스트한 결과, 기존 스웜 최화 기반의 객체 추기들에 비해 기존 유사 변들에 한 잘못된 추을 히 이는 것을 확인할 수 있었다.
더보기This paper proposes an enhanced object tracking algorithm to compensate the lack of temporal information in existing particle swarm optimization based object trackers using the trajectory of the target object. The proposed scheme also enables the tracking and documentation of the location of an online updated set of distractions. Based on the trajectories information and the distraction set, a rule based approach with adaptive parameters is utilized for occlusion detection and determination of the target position. Compare to existing algorithms, the proposed approach provides more comprehensive use of available information and does not require manual adjustment of threshold values. Moreover, an effective weight adjustment function is proposed to alleviate the diversity loss and pre-mature convergence problem in particle swarm optimization. The proposed weight function ensures particles to search thoroughly in the frame before convergence to an optimum solution. In the existence of multiple objects with similar feature composition, this algorithm is tested to significantly reduce convergence to nearby distractions compared to the other existing swarm intelligence based object trackers.
더보기분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2027 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2021-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | KCI등재 |
2018-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2015-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2011-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2010-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2008-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.68 | 0.68 | 0.62 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.56 | 0.51 | 0.557 | 0.26 |
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