가림현상에 대처한 실시간 이동 물체 추적

Handled in real-time tracking of moving object occlusion

일반적으로 이동 물체 추적은 움직임 및 회전, 크기에 견고한 루카스-카나데 특징 추적 방법이 많이 사용된다. 그러나 이 방법은 추적하던 이동 물체가 배경이나, 다른 물체 등으로 인해 추적하는 물체가 가려질 경우, 이동 물체를 추적하지 못하고 배경이나 다른 물체 등을 추적하거나, 추적이 종료된다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 루카스-카나데 특징 추적 방법에 평가 함수와 이동 물체 추적 예측을 도입하여, 가림현상에도 이동 물체를 추적하는 방법을 제안한다.

Generally, moving object tracking used Lucas-Kanade feature tracking method which is strong in movement, rotation and size. But this method is very weak of occlusion by background or another object and so on. In this case, this method tracks backgrounds or another objects instead a moving object, or a tracking is finished. In order to solve this problem, we proposes Lucas-Kanade feature tracking method which introduce a destimation function and prediction function.