In this thesis, a feature based planar object tracking method and an effective model update method are proposed. Object tracking is one of the most attractive research areas of image processing and computer vision community, as multimedia infra advances.
The proposed tracking method is motivated for extracting accurate license plate region of vehicle. Proposed method is designed to utilize the geometric composition of target area’s feature points, while achieving high tracking performance when the input sequence contains drastic geometric distortion or severe occlusion. The tracking method is operated as follows. First, local features of candidate image are extracted by SIFT. Secondly, the movement parameter modeled by homography is calculated by RANSAC. Finally, reference for the next tracking iteration is generated by dynamic feature update method. In the proposed dynamic feature update method, highly informative information is selected as much as possible for the next reference.
Experiments on several real sequences with significant geometric distortion and severe occlusion show that proposed algorithm achieves high tracking performance.
이 논문에서는 감시카메라에서 획득된 자동차 영상에서 번호판 영역을 정확히 추적하기 위한 동적인 점 갱신 방법과 그를 이용한 특징 점 기반의 물체 추적 방법을 제안한다. 계속적으로 감시카메라가 많아지고 멀티미디어 인프라가 발달하면서, 물체 추적은 영상 처리와 컴퓨터 비전 분야에서 점점 매력적인 응용 분야가 되고 있다. 최근에 많이 사용되는 중심점 이동(mean-shift) 방법이나 기존부터 많이 이용되어 왔던 템플릿 매칭 기반의 방법들은 카메라의 투영에 의한 기하학적 변화가 작고 가려지는 효과 (occlusion)이 발생하지 않을 때 상대적으로 적은 계산 량 만으로 좋은 결과를 보이는 것으로 알려져 있다. 하지만 실제의 비디오 시퀀스들에서 관심 있는 물체들은 큰 기하학적 변화를 갖거나 가려지는 효과가 많이 발생하는 경우가 있다.
제안한 특징 점 기반의 물체 추적 방법은 이러한 상황에서 좋은 추적 성능을 얻기 위하여 제안되었다. 제안한 추적 방법에서는 주어진 입력으로 영상 자체를 이용하지 않고 특징 점들의 집합과 그들의 기하학적 구성으로 이용하며 현재의 프레임에서 가장 비슷한 기하학적 구성을 갖는 특징 점의 집합을 찾아낸 수 이동 정보를 homography의 형태로 찾아낸다. 여기에 추가하여 전체 추적 시스템에서 다른 한 중요한 부분이 다음 영상의 모델을 제공하는 부분이 된다. 시스템에서 가정하고 있는 사항이 큰 기하학적 변화와 표적이 가려질 수 있다는 점이기 때문에 일반적인 모델을 갱신하는 방법을 이용하면 좋은 추적 성능을 기대할 수 없다. 제안한 동적인 특징 점 갱신 방법은 주어진 상황에서 가장 적합한 정보 최대한 많이 추출하여 다음 추적 단계에 제공할 수 있다.
물체의 기하학적 변화가 크게 발생하고 가려지는 현상도 발생하는 실제 실험 영상을 적용한 실험에서, 제안된 방법은 좋은 성능을 보이는 것이 확인되었다.
