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      파티클 필터를 이용한 다중 객체의 움직임 환경에서 특정 객체의 움직임 추적

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      https://www.riss.kr/link?id=A82536301

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      국문 초록 (Abstract)

      영상 기반의 움직이는 객체의 검출 및 추적은 실시간 감시 시스템이나 영상회의 시스템 등에서 널리 사용되어지고 있다. 또한 인간-컴퓨터 상호 작용(Human-Computer Interface)이나 인간-로봇 상호 작용(Human-Robot Interface)으로 확장되어 사용할 수 있기 때문에 움직이는 객체의 추적 기술은 중요한 핵심 기술 중에 하나이다. 특히 다중 객체의 움직임 환경에서 특정 객체의 움직임만을 추적할 수 있다면 다양한 응용이 가능할 것이다. 본 논문에서는 파티클 필터를 이용한 특정 객체의 움직임 추적에 관하여 연구 하였다. 실험 결과들로부터 파티클 필터를 이용한 단일 객체의 움직임 추적과 다중 객체의 움직임 환경에서 특정 객체의 움직임 추적에서 좋은 결과를 얻을 수 있었다.
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      영상 기반의 움직이는 객체의 검출 및 추적은 실시간 감시 시스템이나 영상회의 시스템 등에서 널리 사용되어지고 있다. 또한 인간-컴퓨터 상호 작용(Human-Computer Interface)이나 인간-로봇 상호...

      영상 기반의 움직이는 객체의 검출 및 추적은 실시간 감시 시스템이나 영상회의 시스템 등에서 널리 사용되어지고 있다. 또한 인간-컴퓨터 상호 작용(Human-Computer Interface)이나 인간-로봇 상호 작용(Human-Robot Interface)으로 확장되어 사용할 수 있기 때문에 움직이는 객체의 추적 기술은 중요한 핵심 기술 중에 하나이다. 특히 다중 객체의 움직임 환경에서 특정 객체의 움직임만을 추적할 수 있다면 다양한 응용이 가능할 것이다. 본 논문에서는 파티클 필터를 이용한 특정 객체의 움직임 추적에 관하여 연구 하였다. 실험 결과들로부터 파티클 필터를 이용한 단일 객체의 움직임 추적과 다중 객체의 움직임 환경에서 특정 객체의 움직임 추적에서 좋은 결과를 얻을 수 있었다.

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      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      Video-based detection and tracking of moving objects has been widely used in real-time monitoring systems and a videoconferencing. Also, because object motion tracking can be expanded to Human-computer interface and Human-robot interface, Moving object tracking technology is one of the important key technologies. If we can track a specified object in an environment of multiple moving objects, then there will be a variety of applications. In this paper, we introduce a specified object motion tracking using particle filter. The results of experiments show that particle filter can achieve good performance in single object motion tracking and a specified object motion tracking in an environment of multiple moving objects.
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      Video-based detection and tracking of moving objects has been widely used in real-time monitoring systems and a videoconferencing. Also, because object motion tracking can be expanded to Human-computer interface and Human-robot interface, Moving objec...

      Video-based detection and tracking of moving objects has been widely used in real-time monitoring systems and a videoconferencing. Also, because object motion tracking can be expanded to Human-computer interface and Human-robot interface, Moving object tracking technology is one of the important key technologies. If we can track a specified object in an environment of multiple moving objects, then there will be a variety of applications. In this paper, we introduce a specified object motion tracking using particle filter. The results of experiments show that particle filter can achieve good performance in single object motion tracking and a specified object motion tracking in an environment of multiple moving objects.

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      목차 (Table of Contents)

      • 요약
      • Abstract
      • 1. 서론
      • 2. 블록 매칭 알고리즘
      • 3. 파티클 필터(Particle Filter)
      • 요약
      • Abstract
      • 1. 서론
      • 2. 블록 매칭 알고리즘
      • 3. 파티클 필터(Particle Filter)
      • 4. 결론 및 향후 과제
      • 참고문헌
      • 저자소개
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      참고문헌 (Reference)

      1 Eric A. Wan, "The Unscented Kalman Filter for Nonlinear Estimation" 153-158, 2000

      2 J. L. Barron, "Systems and Experiment: Performance of Optical Flow Techniques" 12 (12): 43-77, 1994

      3 Chan, E., "Review of Block Matching Based Motion Estimation Algorithm for Video Compression" 151-154, 1993

      4 Sangoh Jeong, "Histogram-Based Color Image Retrieval" 2001

      5 Yong-Sheng Chen, "Fast Block Matching Algorithm Based on the Winner-Update Strategy" 10 (10): 2001

      6 Greg Welch, "An Introduction to the Kalman Filter" UNC-Chapel Hill 2006

      7 M. Sanjeev Arulampalam, "A Tutorial on Particle Filters for Online Nonlinear/Non-Gaussian Bayesian Tracking" 50 (50): 2002

      8 Y. Q. Shi, "A Thresholding Multiresolution Block Matching Algorithm" 7 (7): 1997

      9 Y. Q. Shi, "A Thresholding Multiresolution Block Matching Algorithm" 7 (7): 1997

      10 Simon J. Julier, "A New Extension of the Kalman Filter to Nonlinear Systems"

      1 Eric A. Wan, "The Unscented Kalman Filter for Nonlinear Estimation" 153-158, 2000

      2 J. L. Barron, "Systems and Experiment: Performance of Optical Flow Techniques" 12 (12): 43-77, 1994

      3 Chan, E., "Review of Block Matching Based Motion Estimation Algorithm for Video Compression" 151-154, 1993

      4 Sangoh Jeong, "Histogram-Based Color Image Retrieval" 2001

      5 Yong-Sheng Chen, "Fast Block Matching Algorithm Based on the Winner-Update Strategy" 10 (10): 2001

      6 Greg Welch, "An Introduction to the Kalman Filter" UNC-Chapel Hill 2006

      7 M. Sanjeev Arulampalam, "A Tutorial on Particle Filters for Online Nonlinear/Non-Gaussian Bayesian Tracking" 50 (50): 2002

      8 Y. Q. Shi, "A Thresholding Multiresolution Block Matching Algorithm" 7 (7): 1997

      9 Y. Q. Shi, "A Thresholding Multiresolution Block Matching Algorithm" 7 (7): 1997

      10 Simon J. Julier, "A New Extension of the Kalman Filter to Nonlinear Systems"

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      2019-12-01 평가 등재후보로 하락 (계속평가) KCI등재후보
      2016-01-01 평가 등재학술지 선정 (계속평가) KCI등재
      2015-12-01 평가 등재후보로 하락 (기타) KCI등재후보
      2011-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2009-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2008-02-20 학술지명변경 한글명 : 한국퍼지및지능시스템학회 논문지 -> 한국지능시스템학회 논문지
      외국어명 : 미등록 -> Journal of Korean Institute of Intelligent Systems
      KCI등재
      2008-02-18 학회명변경 한글명 : 한국퍼지및지능시스템학회 -> 한국지능시스템학회
      영문명 : Korea Fuzzy Logic And Intelligent Systems Society -> Korean Institute of Intelligent Systems
      KCI등재
      2007-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2005-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2002-01-01 평가 등재학술지 선정 (등재후보2차) KCI등재
      1999-07-01 평가 등재후보학술지 선정 (신규평가) KCI등재후보
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      학술지 인용정보

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      기준연도 WOS-KCI 통합IF(2년) KCIF(2년) KCIF(3년)
      2016 0.62 0.62 0.63
      KCIF(4년) KCIF(5년) 중심성지수(3년) 즉시성지수
      0.56 0.49 0.866 0.2
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