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영어

This paper suggests a new method of tracking moving objects using foregrounds and backgrounds of images. The suggested method segments the foreground and background from a sequence of images, and extracts camera operations from the backgrounds and moving objects from the foregrounds. To acquire camera motions, we first extract motion vectors of images and fit them to the 2D affine model through the regression approach. To detect moving objects, we define their initial models and track them with color features while updating the models. This paper can track camera motions and moving objects robustly using the Kalman filter prediction algorithm. Also, we can analyze images more correctly since we obtain the trajectory information of objects considering the camera motions of the backgrounds. In the experiments, we show that the proposed method outperforms others.

한국어

본 논문에서는 전경과 배경을 동시에 고려하는 이동물체의 추적 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 이동물체의 추적 기법은 연속적으로 촬영된 동영상으로부터 배경과 전경을 분리한 후 배경으로부터는 카메라의 동작을, 그리고 전경으로부터는 이동물체를 추적한다. 배경에서는 영상의 움직임을 나타내는 동작벡터를 추출하여 2차원 동작모델인 어파인 동작모델에 적합시키고, 회귀분석법을 통해 어파인 동작모델을 구성하는 인수를 추출하여 다양한 카메라의 동작을 구한다. 전경에서는 칼라 정보를 이용하여 물체들의 모델을 생성하고, 매 시점마다 모델을 수정하면서 이동물체를 추적한다. 본 논문에서는 카메라의 동작 및 이동물체의 추적 시 예측 알고리즘인 칼만필터를 사용함으로써 보다 효율적이고 강건한 추적이 가능하다. 또한, 배경에서 추출된 카메라의 동작정보를 전경에서 추출하는 이동물체의 이동궤적 계산 시 활용함으로써 보다 정확하게 장면을 분석할 수 있다. 실험결과에서는 제안된 방법이 보다 정확하게 이동물체를 추적할 수 있다는 것을 보여준다.