영역 정합과 군집화에 의한 이동 물체들의 속도 추출 = Extracting Velocities of Multiple Moving Objects through Region Matching and Clustering
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발행연도
1997
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Korean
KDC
004
자료형태
학술저널
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수록면
736-746(11쪽)
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차영상 분석을 이용한 기존의 동작 정보 추출 방법들은 대부분 이동 물체가 단일 영역으로 표현된다고 가정한 후, 단순한 정합에 의하여 동작 정보를 추출한다. 그러나 실세계의 물체는 균일한 명암 분포를 갖는 단일 영역의 물체이기 보다는 서로 다른 명암 분포를 갖는 복수 영역의 물체이다. 따라서 기존의 방법들로는 동작 정보 추출에 많은 어려움이 따르며, 오류 발생의 확률도 높아진다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 영역 정합과 군집화를 활용하며, 이를 기반으로 한 이동 물체들의 속도 추출방법을 제안하는데, 이 방법은 크게 분할 단계, 정합 단계, 군집화 단계의 세 단계로 구성된다. 분할 단계에서는 인접 영상간의 차영상 분석을 통해 물체의 이동으로 형성된 동작 영역을 추출하고, 추출된 동작 영역을 명암값에 따라 부영역들로 분할한다. 정합 단계에서는 분할된 동작 영역들간의 정합 가능성을 타진하여 영역단위의 속도를 추출한다. 마지막으로 군집화 단계에서는 이전 단계에서 추출한 영역단위의 속도를 이용하여 유사한 속도의 영역들을 군집화함으로써 최종적인 물체단위의 속도를 추출한다.
더보기Current approaches to motion analysis utilizing difference images presume that an underlying moving object has somewhat uniform distribution of intensities and they extract motion information through simple matching. But these approaches show many difficulties in extracting motion information because, in the real world, an object seems to involve multiple regions of different intensities. This paper resolves this constraint and extracts velocities of multiple moving objects through region matching and clustering. The suggesting approach is mainly composed of a segmentation phase, a matching phase, and a clustering phase. In the segmentation phase, we extract motion areas of moving objects by analyzing a difference image of two adjacent images and subdivide motion areas into subregions. In the matching phase, we extract velocities of each regions by matching subdivided regions. Finally, in the clustering phase, we extract velocities of each objects by clustering regions with similar velocities.
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