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본 논문은 비트스트림 상에서 객체 추적을 위한 움직임 벡터 기반 파티클 필터(Motion Vector-based Particle Filter: MVPF)와 이를 이용한 객체 추적 시스템을 제안한다. MVPF는 일반적인 파티클 필터의 전이 모델과 관측 모델에 움직임 벡터를 사용하여 파티클의 개수를 유지하면서 정확도를 향상시킨다. 제안하는 객체 추적 시스템에서는 비트스트림에서 추출한 움직임 벡터의 히스토그램을 이용하여 객체의 상태를 예측한다. 제안하는 객체 추적 방법의 성능 평가를 위하여 MPEG 시험 영상과 VOT2013 영상에 적용하였을 때 기존 방법들보다 정확도, F-Measure, IOU(Intersection Of Union) 측면에서 평균적으로 각각 약 30%, 17%, 17% 증가하였다. 주관적 성능 평가를 위하여 추적결과를 박스(box) 형태로 표시하여 비교하였을 때 제안하는 방법이 모든 시험 영상에 대하여 기본 방법들보다 강인하게 객체를 추적한다.In this paper, we propose a Motion Vector-based Particle Filter(MVPF) for object tracking on bitstreams and a object tracking system using the MVPF. The MVPF uses motion vectors to both the transition and the observation models of a general particle filter to improve the accuracy while maintaining the number of particles. In the proposed object tracking system, the state of the target object can be predicted using the histogram of motion vectors extracted from the bitstream. In terms of precision, F-measure and IOU(Intersection Of Union), the proposed method is about 30%, 17%, and 17% better on average, respectively, in MPEG test sequences and VOT2013 sequences. Furthermore, When the tracking results are displayed in box form for subjective performance evaluation, the proposed method can track moving objects more robust than the conventional methods in all test sequences.
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