As navigation and surveillance systems are widely introduced, an object tracking method becomes an important component of the systems. The template matching methods have been developed and frequently used for object tracking, which is fast enough, but not robust to a shape- and size-changed object.
In order to overcome the limitation of the template matching method, this thesis proposed a template update technique. Firstly, after finding an object position using the correlation-based adaptive predictive search, the proposed method selects blocks which include object’s boundary and have high edge energy. Then, this method judges motion of boundary using block matching. This method finally updates the template considering the boundary block matching.
For verifying the proposed method, we applied it to IR image sequences including an approaching object. From the experimental results, the proposed method showed successful performance to track object until final frame.
최근 네비게이션이나 추적 감시 시스템이 발달하면서 물체 추적 방법에 대한 수요가 많아지고 있다. 따라서 실시간 목표물 추적 방법과, 물체의 형태와 크기가 크게 변화할 때 추적할 수 있는 방법 등이 많이 연구되고 있다. 본 논문에서 사용하는 템플릿 매칭을 이용한 물체 추적 방법은 실시간 추적에는 용이하지만 목표물의 형태와 크기가 변할 경우 추적이 힘든 단점이 있다.
따라서 본 논문은 물체의 크기가 변할 때 추적이 가능한 방법을 제안하였다. 우선 correlation-based adaptive predictive search 방법을 이용하여 추적점을 찾고, 템플릿 내에서 물체의 경계를 포함하고 에지 정보가 많은 블록을 선정하여 블록 매칭을 통해 경계의 움직임을 판단한다. 이때 움직임은 커지는 방향과 작아지는 방향 두 가지로 나뉠 수 있으며 이 방향을 고려하여 새로운 템플릿을 갱신하는 방법이다.
제안한 방법의 성능을 검토하기 위해 적외선 영상에 추적 방법을 적용하였다. 적외선 영상은 실제 유도 미사일에 탑재되는 영상 탐색기에 의해 촬영되었으며, 제안한 방법으로는 추적을 끝까지 잃지 않았다. 그리고 템플릿 역시 마지막까지 목표물이 커짐에도 불구하고 이를 포함할 정도로 템플릿 크기를 갱신하는데 성공하였다.
