Jooo's life story

Real-Time Compressive Tracking[논문][코드] 1. 하르(Haar) 특징 정의 2. 초기 객체 ROI를 기준으로 Positive 샘플과 Negative 샘플 수집 3. 각 샘플 영역에 대한 하르 특징 값 계산 4. 분류기 계산 ( 평균과 분산을 이용) ---- Tracking phase ---- 5. ROI를 기준으로 후보 ROI 검출(Search Window 영역 내부) 6. 각 후보 ROI에서 특징값 계산 7. 분류기 1) 각 샘플 ROI마다 모든 특징에 대해 pos확률과 neg 확률을 비교하여 pos와 neg의 값을 이용하여 비율이 최대가 되는 위치를 추적 위치로 정함 8. 선택된 추적 위치를 기준으로 2~4번을 수행하여 분류기를 갱신함.

http://www.codeproject.com/Articles/24809/Image-Alignment-Algorithms http://www.codeproject.com/Articles/25435/Image-Alignment-Algorithms-Part-II Implementing a Simple 2D Object Tracker : https://sites.google.com/site/olegkrivtsov/home 1 - forwards additive 2 - forwards compositional 3 - inverse additive 4 - inverse compositional Robust Full-Motion Recovery of Head by Dynamic Templates and Re-re..

세미나 자료로 만든 프리젠테이션이다. 넘기다 보면 설명이 약간 ? 아니 아주 약간? 되어있다. 좀 더 자세히 설명하고 싶지만 지금은 시간이 좀 없어서..ㅋㅋㅋ 나중에도 솔직히 할거 같진 않다..ㅋㅋ 머 많은 사람들이 요구하면? 생각해보고...ㅋ 이제부터 새로운 공부를 할때마다 포스팅을 해바야징.. 여러분들도 열심히 공부하세요~ㅋㅋ 본 게시물이 도움이 되었다면, 꾸~욱~ 눌러주세요. 포스팅 하는데 많은 힘이 됩니다~~~