[11.3] A pixel-wise object tracking algorithm with target and background sample

ICPR 2006
일본 Wakayama 대학에 있는 중국인들 (응?)

주 내용

non-rigid object tracking.
K-means tracking이라고 주장하고 있으나 random seeds를 쓰는 건 아니고 target object의 target points를 몇 개 지정해줌. 그리고 tracking ellipse의 외곽선을 샘플링하여 background points로 간주함.
타원 안의 점들은 target points와 background points까지의 (Eucledian) 거리를 5-D feature space에서 비교하여 target 또는 background 소속을 결정함.
search 영역은 target points의 95%가 포함된 타원을 1.25배 확대하는 식으로 정하는 듯.

 

감상 및 의문점

5D feature space를 겨우 찾았는데, 실망. 그야말로 pixel-wise.
초기화에 대한 언급 전혀 없음. 아마 manual이겠지.
결과 video를 보면 타원의 방향(장축, 단축?)이 정해지는데... search 영역 설명 부분에 언급이 없다.
→ Gaussian pdf에서 x-y 평면에 존재하는 여러 points에 의한 covariance이므로 방향(?)이 생기게 됨.