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적응형 스케일조절 신경망을 이용한 객체 위치 추적
Object Tracking Using Adaptive Scale Factor Neural Network
- 박선배;
- 유도식
초록
객체추적은 이전시간에서 추정한 위치와 현재 관측 데이터를 바탕으로 객체의 위치를 연속적으로 추적하는 신호처리 분야이다. 이 논문에서는 3개의 RNN을 서브모듈로 가지는 적응형 스케일조절 신경망을 이용해 입력 데이터의 스케일을 스스로 조절하여 추적할 수 있는 신경망을 제안한다. 객체 추적 성능을 평가하기 위해 객체가 조각별 등가속운동을 하는 1차원 객체 운동 모델에서 제안하는 시스템, 칼만 필터와 최대우도기법의 추적 성능을 비교한다. 그 결과 제안하는 알고리듬의 성능이 평균제곱근오차 기준으로 최대우도기법과 칼만필터보다 다양한 상황에서 전반적으로 우수하며 관측잡음이 커질수록 성능격차가 더 커지는 것을 보인다.
키워드
Artificial neural network; Kalman filter; Maximum likelihood method; Object tracking; Recurrent neural network
- 제목
- 적응형 스케일조절 신경망을 이용한 객체 위치 추적
- 제목 (타언어)
- Object Tracking Using Adaptive Scale Factor Neural Network
- 저자
- 박선배; 유도식
- 발행일
- 2022-12
- 저널명
- 한국항행학회논문지
- 권
- 26
- 호
- 6
- 페이지
- 522 ~ 528
- 언어
- KOR
- 출판사
- 한국항행학회
- 발행국가
- 대한민국
- 분량
- 7 페이지
- ISSN
- P 1226-9026