GP 기반 컬러 모델 생성과 개선된 CAMSHIFT 알고리즘을 통한 이동 물체 추적에 관한 연구 = A Study on Genetic Programming based Generation of the Color Model and Moving Object Tracking using Improved CAMSHIFT Algorithm
저자
발행사항
서울 : 西京大學校 大學院, 2011
학위논문사항
학위논문(석사)-- 西京大學校 大學院 : 전자컴퓨터공학과 2011. 2
발행연도
2011
작성언어
한국어
주제어
발행국(도시)
서울
형태사항
44 p. ; 26cm
일반주기명
지도교수 :徐奇成
소장기관
컬러 정보를 이용하는 대부분의 영상처리 알고리즘은 R(red), G(green), B(blue)의 3차원 색상정보에 의해 표현되는 특징 정보를 활용하여, 영상의 분석 및 패턴 인식, 물체의 검출과 추적, 그리고 얼굴 인식 등의 다양한 응용 분야에 사용되고 있다.
기존 물체 인식에 사용되는 컬러모델의 경우 색상 채널간의 연관성에 의해 특정 색상의 분류가 어렵고, 다양한 조명변화에 따른 검출 성능의 저하가 발생된다. 또한 학습 기법을 적용한 컬러모델 생성 기법의 경우, 학습된 하나의 특정 색상에 대해서만 분류가 가능하여 다양한 색상에 대한 검출이 어려운 문제점을 가지고 있다.
본 논문에서는 히스토그램 역투영 기법과, GP의 최적화된 학습기법을 통해 조명변화에 강인하고 다중 색상의 검출이 가능한 컬러 모델을 제안한다. 또한 기존 CAMSHIFT 알고리즘의 문제점을 보완하고 이동물체에 대한 추적 성능을 개선하기 위하여, 제안된 컬러 모델과 칼만 필터(Kalman Filter)의 적용, 그리고 가변적인 탐색 윈도우설정 기법을 제안한다.
제안된 기법의 검증을 위해 다양한 테스트영상에 적용하여 실제 검출 및 추적 성능을 기존 알고리즘과 비교 실험하였다. GP에 의해 생성된 컬러 모델의 경우 기존 컬러검출에 많이 사용되고 있는 HSV 컬러 모델에 비해 조명이나 밝기 변화에 크게 영향을 받지 않고 특정 색상에 대해 약 10∼20% 이상 검출 성능이 향상된 것을 확인 할 수 있었다. 또한 개선된 CAMSHIFT 알고리즘은 기본적인 알고리즘에 비해 물체의 추적 성능이 30% 이상 개선되었으며, 물체가 영상을 벗어나더라도 사용자에 의해 탐색윈도우의 위치 설정 없이 자동적으로 재탐색 및 추적을 수행함으로써 실시간 물체추적 시스템으로서의 높은 활용 가능성이 기대된다.
Color based image processing algorithms are widely used in various area such as, image analysis, pattern recognition, object detection and tracking, and face recognition using feature information represented by R(red), G(green), B(blue) color channels. It is difficult to classify a particular color for object recognition and performance degradation is occurred according to a variety of lighting change detection in typical color-models. The case of applying learning techniques for the color-models is able to classifiy for only a trained particular color, and difficult to detect for a variety of colors.
This thesis introduces an color-model generation technique based on GP(Genetic Programming) for the detection of colors which is robust to lighting changes and capability of multi-colors detection.
To solve the existing problems and improve tracking performance for fast-moving target objects in CAMSHIFT (Continuously Adaptive Mean Shift) algorithm, the generated color-model and Kalman filter is applied and variable search window technique is proposed also.
The proposed method was applied to a variety of test images for detection and tracking performance and compared with existing algorithms. The generated color-model by GP(Genetic Programming) showed robust detection performances for specific colors without being influenced by changes the lighting and brightness. The modified CAMSHIFT algorithm greatly improved the performance of object tracking. It is enable to research and tracking automatically without manual setting of search window even if object is out of sight. Therefore it is expected. to the application of real-time object tracking system for real world problem.
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