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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.6
- 수록면
- 796 - 804 (9page)
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In computer vision, visual tracking method addresses the problem of localizing an specific object in video sequence according to the bounding box. In this paper, we propose a tracking method by introducing the feature correlation comparison into the siamese network to increase its matching identification. We propose a way to compute location of object to improve matching performance by a correlation operation, which locates parts for solving the searching problem. The higher layer in the network can extract a lot of object information. The lower layer has many location information. To reduce error rate of the object center point, we built a siamese network that extracts the distribution and location information of target objects. As a result of the experiment, the average center error rate was less than 25%.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 관련연구
3. 제안하는 추적 알고리즘
4. 실험 결과 및 고찰
5. 결론
REFERENCE
참고문헌 (21)
참고문헌 신청
V.A. Laurense, J.Y. Goh, and J.C. Gerdes, “Path-Tracking for Autonomous Vehicles at the Limit of Friction,” Proceeding of American Control Conference (ACC) , pp. 5586-5591, 2017.
S.S. Rautaray and A. Agrawal, “Vision Based Hand Gesture Recognition for Human Computer Interaction: A Survey,” Artificial Intelligence Review, Vol. 43, No. 1, pp. 1-54, 2015.
S.H. Kim, S.C. Lim, and D.Y. Kim, “Intelligent Intrusion Detection System Featuring a Virtual Fence, Active Intruder Detection, Classification, Tracking, and Action Recognition,” Annals of Nuclear Energy, Vol. 112, pp. 845-855, 2018.
S.J. Lee and M.C. Lee, “A Vision Based People Tracking and Following for Mobile Robots Using CAMSHIFT and KLT Feature Tracker,” Journal of Korea Multimedia Society, Vol. 17, No. 7, pp. 787-796, 2014.
S. Li and D.Y. Yeung, “Visual Object Tracking for Unmanned Aerial Vehicles: A Benchmark and New Motion Models,” In Proceedings of the Thirty-First AAAI Conference on Artificial Intelligence, Vol. 31, No. 1, pp. 4140-4146, 2017.
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