객체 검출과 추적을 위한 정보 융합

본 논문은 비정형 객체를 검출하고 추적함에 있어서 시간적 정보와 공간적 정보를 융합하여 객체를 보다 효율적으로 찾아내고, 검출 할 수 있는 방법을 제시한다. 계층적인 객체 검출로 누적된 객체에 대한 배경 정보를 사용한다. 객체의 추적은 객체의 색 정보, motion template, 지역정보(속도, 가속도, 프레임 내의 위치, 관성)를 이용하여 과거로부터 현재를 예측하여 새로운 예측을 업데이트하는 필터링에서 그치는 것이 아닌 Dynamic Bayesian Networks를 사용하여 현재의 측정값으로 과거의 필터링 한 값을 업데이트 하는 평활화 방법을 사용한다.