클러터 환경 하에서 다수표적 추적을 위한 마코프체인 기반 자료연관기법 연구 (A Study on Markov Chains Based Data Association for Multi-Target Tracking in the Cluttered Environments)

서지정보

· 발행기관 : 한국정보기술학회
· 수록지 정보 : 한국정보기술학회논문지 / 15권 / 3호 / 81 ~ 90페이지
· 저자명 : 이의혁, 송택렬

초록

본 논문은 클러터 환경 하에서의 다수표적을 추적하는 확률적 자료연관기법에 마코프체인을 이용하는 방법에 대해서 기술한다. 기존의 다수표적 추적을 위한 확률적 자료연관기법은 트랙과 측정치의 연관사건(Joint Event)에 대한 경우의 수를 모두 고려하므로 계산시간이 상당히 길고 실시간 처리를 요구하는 환경에서는 적용하기가 매우 어렵다. 본 논문에서는 각 표적의 트랙과 측정치의 연관성을 마코프체인으로 모델링하고 대표적인 연관사건으로 자료연관 확률을 근사적으로 수행하여 추적성능은 유지하면서 계산시간은 단축시키는 기법을 제안한다. 제안된 기법의 성능을 검증하기 위해 클러터환경에서 교차하는 다수의 표적에 대한 트랙 확정률 통계를 비교하여 제시한다.

영어초록

This paper describes data association technique based on the Markov chains data association for multi-target tracking in the cluttered environments. The existing joint probabilistic data association for tracking multiple targets in clutters consider all the feasible joint events to associate measurements with tracks. Even in a few existing targets under clutters the feasible joint events increase exponentially, which require such a significant amount of time to be applied in real-time applications. In the paper Markov chains model the data association between tracks and measurements and its data association probabilities are approximated by representative joint events. This algorithm maintains superior tracking performances and reduces the computational time. For evaluating the proposed method its performances are compared with other several data associations with regards to track confirmation rate statistics under the scenario where multiple targets are crossing in heavy clutters.

참고자료

· 없음