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최대우도 가중평균 신경망을 이용한 객체 위치 추적
Object Tracking Using Weighted Average Maximum Likelihood Neural Network
- 박선배;
- 유도식
초록
객체 위치추적은 칼만필터나 루엔버거 추적기와 같은 다양한 기법을 통해 연구되고 있는데, 시스템 모델이 명확하게 규정되지 않는 경우와 같이 기존의 신호처리 기법을 성공적으로 적용하기 어려운 상황에서도 객체의 위치를 추적해 낼 수 있는 인공신경망을 설계하는 것이 가능하다. 본 논문에서는, 불규칙하게 운동 상태가 변화하는 객체의 위치를 지속적으로 추적하기 위해, 다양한 길이의 최대우도기법 객체위치 추정깂들을 도출한 뒤 신경망을 통해 이들을 적응적으로 가중평균하는 방법을 사용하는 ‘최대우도 가중평균 신경망’을 제안한다. 해당 신경망은 객체의 위치를 직접 추정하지 않고 데이터 길이가 다른 다양한 최대우도기법 추적 결과들을 가중평균하여 위치 추정을 수행한다. 우리는 제안하는 시스템의 추적성능을 칼만필터 및 최대우도기법들과 비교하여, 제안하는 기법이 물체의 움직임 특성에 잘 대처하여 우수한 성능을 나타내 줌을 보인다.
키워드
Artificial neural network; Kalman filter; Maximum-likelihood estimation; Object tracking; Weighted average
- 제목
- 최대우도 가중평균 신경망을 이용한 객체 위치 추적
- 제목 (타언어)
- Object Tracking Using Weighted Average Maximum Likelihood Neural Network
- 저자
- 박선배; 유도식
- 발행일
- 2023-02
- 저널명
- 한국항행학회논문지
- 권
- 27
- 호
- 1
- 페이지
- 43 ~ 49