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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2017.7
- 수록면
- 986 - 993 (8page)
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Object Tracking is a technique for tracking moving objects over time in a video image. Using object tracking technique, many research are conducted such a detecting dangerous situation and recognizing the movement of nearby objects in a smart car. However, it still remains a challenging task such as occlusion, deformation, background clutter, illumination variation, etc. In this paper, we propose a novel deep visual object tracking method that can be operated in robust to many challenging task. For the robust visual object tracking, we proposed a Convolutional Neural Network(CNN) which shares weight of the convolutional layers. Input of the CNN is a three; first frame object image, object image in a previous frame, and current search frame containing the object movement. Also we propose a method to consider the motion of the object when determining the current search area to search for the location of the object. Extensive experimental results on a authorized resource database showed that the proposed method outperformed than the conventional methods.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 컨볼루션 네트워크 구조를 기반으로 한 객체 추적
3. 실험 결과 및 분석
4. 결론
REFERENCE
참고문헌 (18)
참고문헌 신청
[학술대회논문] - A. Dick / 2003 / Issues in Automated Visual Surveillance / Proceeding of International Conference Digital Image Computing:Techniques and Application : 195 ~ 204
[학술대회논문] - L. Wang / 2015 / Visual Tracking with Fully Convolutional Networks / Proceeding of IEEE International Conference Computer Vision : 3119 ~ 3127
[학술지(정기간행물)] - H. Yang / 2011 / Recent Advances and Trends in Visual Tracking : A Review / Neurocomputing 74 (18) : 3823 ~ 3831
[학술지(정기간행물)] - D. Comaniciu / 2002 / Mean Shift : A Robust Approach Toward Feature Space Analysis / IEEE Transaction Pattern Analysis and Machine Intelligence 24 (5) : 603 ~ 619
[학술대회논문] - J. Zhang / 2014 / Meem : Robust Tracking via Multiple Experts Using Entropy Minimization / Proceeding of European Conference Computer Vision : 188 ~ 203
[학술대회논문] - L. Wang / 2015 / Visual Tracking with Fully Convolutional Networks / Proceeding of IEEE International Conference Computer Vision : 3119 ~ 3127
[학술지(정기간행물)] - H. Yang / 2011 / Recent Advances and Trends in Visual Tracking : A Review / Neurocomputing 74 (18) : 3823 ~ 3831
[학술지(정기간행물)] - D. Comaniciu / 2002 / Mean Shift : A Robust Approach Toward Feature Space Analysis / IEEE Transaction Pattern Analysis and Machine Intelligence 24 (5) : 603 ~ 619
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