희소성 표현 기반 객체 추적에서의 표류 처리 = Drift Handling in Object Tracking by Sparse Representations

국문 초록 (Abstract)

본 논문에서는 희소성 표현을 기반으로 하는 객체 추적 방법에 있어서 객체 표류 현상을 처리하기 위한 새로운 방법을 제시한 다. 그중에서도 APG-L1 (accelerated proximal gradient L1) 방법은 희소성 표현이란 객체의 외형을 표현하기 위한 목표 템플 릿(target template)과 배경이나 폐색(occlusion)과 같은 객체 이외의 부분을 대체하기 위한 기본 템플릿(trivial template)를 이용하여 입력 영상을 표현하는 방법이다. 또한 어파인 변환행렬을 이용한 particle filtering 이 적용되어 객체의 위치를 찾고 APG 방법을 사용하여 희소성기반의 L1-norm을 최소화한다. 본 논문에서는 객체추적의 표류현상을 방지하기 위하여 기본 템플릿의 계수를 활용하여 배경을 가진 객체가 채택되는 현상을 방지하는 방법을 제시한다. 다양한 영상에 적용하여 제안하는 방법을 실험한 결과, 기존의 방법들과 비교하여 높은 성과를 보인다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

In this paper, we proposed a new object tracking algorithm based on sparse representation to handle the drifting problem. In APG-L1(accelerated proximal gradient) tracking, the sparse representation is applied to model the appearance of object using linear combination of target templates and trivial templates with proper coefficients. Also, the particle filter based on affine transformation matrix is applied to find the location of object and APG method is used to minimize the l1-norm of sparse representation. In this paper, we make use of the trivial template coefficients actively to block the drifting problem.
We experiment the various videos with diverse challenges and the result shows better performance than others.

목차 (Table of Contents)

• Ⅰ. 서 론
• Ⅱ. APG-L1 객체 추적방법
• Ⅲ. 표류현상을 처리하기 위한 제안방법
• IV . 실험 결과 및 분석
• ⅢV. 결 론