이 번역 페이지는 최신 내용을 담고 있지 않습니다. 최신 내용을 영문으로 보려면 여기를 클릭하십시오.
추적 및 움직임 추정
움직임 추정과 추적은 활동 인식, 교통 모니터링, 자동차 안전, 감시 등을 비롯하여 많은 컴퓨터 비전 응용 분야에서 핵심 작업입니다.
Computer Vision Toolbox™는 CAMShift(Continuously Adaptive Mean Shift) 및 KLT(Kanade-Lucas-Tomasi)와 같은 비디오 추적 알고리즘을 제공합니다. 이러한 알고리즘을 사용해 단일 객체를 추적하거나, 더 복잡한 추적 시스템에서 구성요소로 활용할 수 있습니다. 또한 이 툴박스는 다중 객체 추적을 위한 프레임워크를 제공하며, 여기에는 칼만 필터링 및 객체 검출을 추적 정보에 할당하는 헝가리안 알고리즘 사용이 포함됩니다.
움직임 추정은 인접한 비디오 프레임 사이의 블록 움직임을 확인하는 과정입니다. 이 툴박스에는 광학 흐름, 블록 매칭 및 형판 매칭과 같은 움직임 추정 알고리즘이 포함되어 있습니다. 이러한 알고리즘은 전체 영상, 블록, 임의 패치 또는 개별 픽셀과 관련이 있을 수 있는 움직임 벡터를 만듭니다. 블록 및 형판 매칭의 경우, 최적의 매칭을 찾기 위한 평가 메트릭으로는 평균제곱오차(MSE), 평균절대편차(MAD), 최대절대차분(MaxAD), 절대차이합(SAD), 차이제곱합(SSD) 등이 있습니다.
함수
도움말 항목
- Multiple Object Tracking
Locate a moving object or multiple objects over time in a video stream.