CAMshift 기법과 칼만 필터를 결합한 객체 추적 시스템 (Object-Tracking System combined with CAMshift and Kalman filter)

서지정보

· 발행기관 : 한국멀티미디어학회
· 수록지 정보 : 멀티미디어학회논문지 / 16권 / 5호 / 619 ~ 628페이지
· 저자명 : 김대영, 박재완, 이칠우

초록

이 논문에서는 CAMshift 알고리즘과 칼만 필터(Kalman filter) 알고리즘을 결합하여 강건하게 개선된 추적모듈에 관해서 기술한다. 물체를 추적할 때 사용되는 CAMshift 알고리즘은 추적과정에서 탐색 윈도우를 설정할 때 물체가 이동 중인 방향 및 속도 정보를 고려하지 않는다는 단점이 있었다. 이때 칼만 필터 알고리즘을 사용한다면 현재 물체의 위치 및 속도 등의 정보를 바탕으로 미래에 물체의 위치를 추정할 수 있게 된다. 이 추정값을 기준으로 CAMshift 추적 시 탐색 윈도우를 재설정함으로써, 기존 CAMshift 알고리즘에서 추적에 실패하는 속도를 가지는 물체의 이동에 대해서도 추적에 성공하는 결과를 얻었다. 추적되는 객체는 색상객체로 HSV와 YCrCb 두 색상공간을 모두 고려함으로써, 단일 색공간에서 검출보다 더 강인하게 색상객체를 검출한 후 추적 알고리즘을 적용하였다.

영어초록

In this paper, I described strongly improved tracking module combined with CAMshift and Kalman filter algorithm. CAMshift algorithm doesn’t consider object’s moving direction and velocity information when setting search window for object tracking. If Kalman filter is used when setting search window, it can predict object’s location by using object’s present location and velocity information. By using this predicted location, I resetted search window before CAMshift tracking process and I got tracking success result of moving object which has velocity CAMshift algorithm failed tracking. In the system, I considered HSV and YCrCb color space, and it could conduct more robust color detection than single color space.

참고자료

· 없음