색상과 채도의 적응적 조합을 이용한 개선된 Mean-Shift 추적

박한동; 오정수; Han-dong Park; Jeong-su Oh

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한국정보통신학회 논문지 (Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering)

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한글제목(Korean Title)	색상과 채도의 적응적 조합을 이용한 개선된 Mean-Shift 추적
영문제목(English Title)	Improved Mean-Shift Tracking using Adoptive Mixture of Hue and Saturation
저자(Author)	박한동 오정수 Han-dong Park Jeong-su Oh
원문수록처(Citation)	VOL 19 NO. 10 PP. 2417 ~ 2422 (2015. 10)
한글내용 (Korean Abstract)	색상을 이용한 Mean-Shift 추적 알고리즘은 배경이 객체와 유사한 색상을 가질 때 객체 추적을 실패하는 문제가 있다. 본 논문은 색상 대신 새로운 조합 데이터 이용해 개선된 Mean-Shift 추적 알고리즘을 제안하고 있다. 새로운 데이터는 서로의 상관도가 낮은 색상과 채도의 적응적인 조합으로 생성된다. 즉, 제안된 알고리즘은 객체와 배경을 잘 구분되는 주 색요소와 그렇지 않은 부 색요소 선택하고, 주 색요소와 부 색요소의 상위 4 비트를 각각 조합 데이터의 상위 4비트와 하위 4 비트에 할당한다. 제안된 알고리즘은 배경이 객체와 유사한 색상을 갖는 추적 환경에서도 채도를 주 색요소로 선택함에 의해 추적 오차를 최대 2.0~4.2 화소, 평균 0.49~1.82 화소를 유지하면서 적절하게 객체를 추적한다.
영문내용 (English Abstract)	Mean-Shift tracking using hue has a problem that it fail in the object tracking when background has similar hue to the object. This paper proposes an improved Mean-Shift tracking algorithm using new data instead of a hue. The new data is generated by adaptive mixture of hue and saturation which have low interrelationship . That is, the proposed algorithm selects a main attribute of color that is able to distinguish the object and background well and a secondary one which don’t, and places their upper 4 bits on upper 4 bits and lower 4 bits on the mixture data, respectively. The proposed algorithm properly tracks the object, keeping tracking error maximum 2.0~4.2 pixel and average 0.49~1.82 pixel, by selecting the saturation as the main attribute of color under tracking environment that background has similar hue to the object.
키워드(Keyword)	Mean-Shift 객체 추적 색상 채도 Mean-Shift Object Tracking Hue Saturation
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