파노라마 영상 기반의 객체 추적을 위한 특징점을 이용한 프레임 예측 = Panoramic image-based frame estimation using feature for object tracking

국문 초록 (Abstract)

본 논문은 파노라마 배경에서 현재 PTZ 카메라를 통해 입력된 영상과 가장 유사도가 높은 프레임을 예측하여 객체를 지속적으로 추적하는 알고리듬을 제안한다. 보다 구체적으로, 해리스 코너 추출 방법을 이용하여 파노라마 배경과 현재 영상의 특징점을 추출한다. 특징점 비교는 4개의 소영역에 존재하는 특징점을 이용하여 수행되며, 이를 통해 유사도가 가장 높은 프레임이 예측되면, 객체의 존재 여부를 판단하기 위해 영상 내 전체 특징점을 비교한다. 만약 특징점의 정합이 기준치 이하로 이뤄진다면, 객체의 출현으로 인한 특징점 변화가 생긴 것으로 간주하여, 예측된 프레임에서 현재 입력 프레임을 차분함으로써 객체를 추출하고, 지속적으로 추적을 수행한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

In this paper, we proposed the algorithm for estimation of similarity frame using pan-tilt-zoom camera. We make the panoramic background, and extract the feature points using harris corner detection. Also we extract the feature points of input images. We can then compare the feature points between panoramic background and input image.
If we check the existing the object, we compare every features in frame, otherwise, if we estimate the similarity frame, we compare features in 4 sub parts. After estimating, we can extract object from the background, and track the object continuously. So the proposed algorithm is able to use at wide area to detect and track the object.

목차 (Table of Contents)

• 제 1장 서론 = 1
• 1.1 연구 배경 = 2
• 1.2 연구 목적 및 내용 = 4
• 1.3 논문 구성 = 6
• 제 2장 배경이론 = 7
• 2.1 대응점 쌍의 추출 = 8
• 2.2 직접선형변환(Direct linear transform, DLT) = 10
• 2.3 영상 스티칭(Stitching) 방법 = 12
• 제 3장 특징점을 이용한 프레임 예측 및 객체 추적 = 17
• 3.1 특징점을 이용한 프레임 예측 = 18
• 3.2 객체 추출 = 20
• 제 4장 실험 결과 = 23
• 제 5장 결론 = 31
• 참고문헌 = 33
• 국문초록 = 36
• Abstract = 37