The MPEG-4 introduced new concept of video object plane(VOP) corresponding to a semantic object. To use this VOP approach, a proper VOP segmentation scheme is required. However existing automatic VOP extraction schemes cannot provide satisfactory results for various video sequences. Therefore, semi-automatic methods are recently tried. In the semi-automatic method, a user specifies an object of interest at the 1st frame and then the specified object is to be tracked the remaining frames. In this paper, a new semi-automatic object tracking algorithm is proposed. The proposed algorithm is composed of 2 steps. First, a semantic object defined in the previous frame is projected to the current frame by using a parametric motion model. Then by examining the compensation error and brightness similarity between object and background pixels near the projected object boundary, the uncertain boundary area is determined and is refined to the precise object boundary by three-step. The proposed algorithm provides prospective results in video test sequences such as 'Akiyo', 'Mother and daughter', and 'Foreman'.
MPEG-4에서는 의미 있는 객체에 해당하는 VOP(Video Object Plane)라는 새로운 개념을 도입하였다, 이 VOP를 이용하기 위해서는 올바른 VOP 분할이 필요하다. 그러나, 기존의 자동 VOP 추출 방법은 다양한 비디오 영상에서 만족스러운 결과를 얻지 못하고 있다. 그래서, 최근에는 반자동 방법이 연구되고 있다. 반자동 방법은 사람인 첫번째 프레임에서 관심 있는 객체를 지정해 주면 그 후의 프레임에서는 자동으로 객체가 추적하는 방법이다. 이 논문에서는 새로운 반자동 객체 추적 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 2단계로 구성되어 있다. 첫째, 이전 프레임의 의미 있는 객체를 매개변수 움직임 모델을 이용하여 현재 프레임에 투영한다. 그리고, 움직임 보상 오차와 투영한 객체 윤곽선 부근의 객체와 배경 화소간의 밝기 유사성을 이용하여 불확실 영역을 추출하고 정확한 객체의 윤곽선을 3단계로 재조정한다. 제안한 알고리즘은 'Akiyo', 'Mother and daughter', 'Foreman'과 같은 test 영상에 대해 좋은 결과를 얻을 수 있었다.
