선정 논문 : A Survey on Object Detection and Tracking Methods
선정 이유
- Object Detection 과 Object Tracking 방법에는 어떤 것이 있는지 알아보고자 선정하게 되었습니다.
Abstract
- 먼저 Object Tracking의 목표에 관련해 말하고 있는데, Object Tracking(객체 추적)의 목표는 비디오 장면에서 관심 영역을 Segmentation(분할)하고, 이러한 영역의 움직임과 위치, 맞물림(Occlusion)을 지정하고 추적하는 것이라고 합니다.
- Object Tracking(객체 추적)을 위한 선행 작업으로 Object Detection(객체 감지)와 Object Classification(객체 분류)가 있으며
- Object Tracking(객체 추적) 과정은 다음과 같습니다.
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Object Detection(객체 감지)
→ 찾고자 하는 객체의 존재 여부와 어디에 있는지 감지함.
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Object Classification(객체 분류)
→ 1에서 감지된 객체에 대해 다양한 범주(사람, 차량, 새 등)로 분류함.
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Object Tracking(객체 추적)
Introduction
객체 추적 과정
- 먼저 Computer Vision 분야에서 객체 추적이 매우 중요한 역할을 한다는 점을 언급하고 있습니다.
- 비디오 시퀀스의 이미지 = 전경 객체(foreground objects) + 배경(background pixels)
- 전경 객체(foreground objects) : 사람, 사물 등과 같은 움직이는 물체
- 배경(background pixels) : 픽셀 정보를 담고 있음.
Object Detection Methods
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💡 Object Tracking의 첫 번째 과정으로 비디오 시퀀스에서 관심 객체를 식별하고, 이 객체의 픽셀을 클러스터링 하는 과정.
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Frame Differencing
Frame Differencing
- 두 개의 연속된 이미지 간의 차이를 계산하여 움직이는 물체인지에 대한 여부를 확인합니다.
- 일반적으로 움직이는 물체의 완전한 윤곽을 얻기가 어렵고, empty phenomenon(빈 현상)이 나타나 움직이는 물체의 감지가 정확하지 않다는 단점이 있습니다.
Optical Flow