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본 논문에서는 야구 동영상에서 민시프트 추적 프레임워크 하에 선수들을 병합-분리하는 방법을 제안한다. 민시프트 추적 방법은 추적대상 객체의 확률분포에 대해 현재 추적영역에서 확률 값이 최대가 되는 위치로 중심점을 이동하여 객체를 추적한다. 민시프트 추적은 처리속도가 빨라 실시간 추적 문제에 널리 사용되고 있다. 그러나, 다수 객체 추적에서 겹침 문제를 처리하기 어렵다. 이와 같은 문제는 일반적으로 데이터 연관 방법을 적용하여 해결한다. 하지만, 야구선수의 겹침 문제는 선수영역의 해상도가 낮고, 여러 객체가 한 모델을 공유하기 때문에 데이터 연관 방법을 바로 적용하기 어렵다. 본 논문에서는 데이터 연관 방법 적용 이전에 선수 겹침 상황에서 병합-분리을 관리하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 선수의 겹침 상황에서 추적영역 내의 추적 맵 값을 조정하여 선수의 병합-분리를 관리한다. 본 논문에서 제안하는 방법과 민시프트 알고리즘의 추적성능을 비교하여 제안방법의 성능이 우수함을 보였다.
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D. Comaniciu / 2000 / Real-time tracking of non-rigid objects using mean shift / Proceedings of the 2000 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition :142~149
Y. B. Shalom / 1988 / Tracking and Data Association / Academic Press
J. Xing / 2011 / Multiple players tracking in sports video: a dual-mode two-way bayesian inference approach with progressive observation modeling / IEEE Transaction on Image Processing 20(6):1652~1667
L. Zhang / 2008 / Global data association for multi-object tracking using network flows / Proceedings of the 2008 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition
J. Xing / 2009 / Multi-object tracking through occlusions by local tracklets filtering and global tracklets association with detection responses / Proceedings of the 2009 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition :1200~1207
Y. B. Shalom / 1988 / Tracking and Data Association / Academic Press
J. Xing / 2011 / Multiple players tracking in sports video: a dual-mode two-way bayesian inference approach with progressive observation modeling / IEEE Transaction on Image Processing 20(6):1652~1667
L. Zhang / 2008 / Global data association for multi-object tracking using network flows / Proceedings of the 2008 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition
J. Xing / 2009 / Multi-object tracking through occlusions by local tracklets filtering and global tracklets association with detection responses / Proceedings of the 2009 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition :1200~1207
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