다중 관측 모델을 적용한 입자 필터 기반 물체 추적
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.author | 고형승 | - |
dc.contributor.author | 강훈 | - |
dc.contributor.author | 조용군 | - |
dc.date.available | 2019-07-16T05:02:35Z | - |
dc.date.issued | 2004 | - |
dc.identifier.issn | 1976-9172 | - |
dc.identifier.uri | https://scholarworks.bwise.kr/cau/handle/2019.sw.cau/28594 | - |
dc.description.abstract | 본 논문에서는 CONDENSATION 알고리즘을 이용하여 입자 필터(particle filter)에 기반 한 물체 추적 알고리즘을 제안한다. 입자 필터는 조건 확률 전파 모델(Conditional Density Propagation)인 베이지안(Bayesian) 추론 규칙을 적용하는 추적 구조를 갖고 있기 때문에 다른 어떤 종류의 추적 알고리즘보다 뛰어난 성능을 보인다. 논문에서는 실험 결과를 통해, 외곽(contour) 추적 입자 필터가 복잡한 환경 속에서 강인한 추적 성능을 나타냄을 증명한다. | - |
dc.format.extent | 6 | - |
dc.publisher | 한국지능시스템학회 | - |
dc.title | 다중 관측 모델을 적용한 입자 필터 기반 물체 추적 | - |
dc.title.alternative | Visual object tracking based on particle filters with multiple observation | - |
dc.type | Article | - |
dc.identifier.bibliographicCitation | 한국지능시스템학회 논문지, v.14, no.5, pp 539 - 544 | - |
dc.identifier.kciid | ART001111005 | - |
dc.description.isOpenAccess | N | - |
dc.citation.endPage | 544 | - |
dc.citation.number | 5 | - |
dc.citation.startPage | 539 | - |
dc.citation.title | 한국지능시스템학회 논문지 | - |
dc.citation.volume | 14 | - |
dc.publisher.location | 대한민국 | - |
dc.subject.keywordAuthor | object tracking | - |
dc.subject.keywordAuthor | CONDENSATION | - |
dc.subject.keywordAuthor | Particle Filters | - |
dc.subject.keywordAuthor | Active Contour | - |
dc.subject.keywordAuthor | object tracking | - |
dc.subject.keywordAuthor | CONDENSATION | - |
dc.subject.keywordAuthor | Particle Filters | - |
dc.subject.keywordAuthor | Active Contour | - |
dc.description.journalRegisteredClass | kci | - |
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