본 발명은 물체 추적 장치에 대한 것으로서, 이 장치는 입력 이미지에 대하여 가중 매칭 또는 템플릿 매칭을 선택하는 모드 선택부, 초기 입력 이미지로부터 타겟 물체를 정의하는 템플릿을 추출하는 검출부, 상기 템플릿과 현재 입력 이미지에서의 후보 이미지에 대하여 전경에 속할 정도를 가중한 템플릿 가중 이미지 및 후보 가중 이미지를 생성하고, 상기 템플릿 가중 이미지 및 후보 가중 이미지의 화소 값을 곱하여 전경 가중 이미지를 생성하는 가중 이미지 연산부, 상기 템플릿 가중 이미지와 전경 가중 이미지를 이용하여 가중 매칭 움직임 매개변수를 연산하는 가중 매칭부, 그리고 상기 전경 가중 이미지, 상기 템플릿 그리고 상기 입력 이미지를 사용하여 템플릿 매칭움직임 매개변수를 연산하는 템플릿 매칭부를 포함한다. 따라서, 강인성 및 실시간 연산문제를 해결할 수 있는 알고리즘을 제안함으로써 관련 사업 분야에서 상품화하는데 기술적 우위를 선점할 수 있다. 또한, CPU와 메모리 사용량이 적어서 제작비용을 절감할 수 있다.The current invention pertains to an apparatus for tracking an object, the apparatus comprising: a mode selector for selecting weighted matching or template matching for an enter image, a detector for extracting a template defining a target object from an preliminary input image, the template and the present enter picture A weighted image calculator iTagPro configured to generate a template weighted picture and a candidate weighted image weighted to the foreground for iTagPro product the candidate image in, and generate a foreground weighted picture by multiplying pixel values of the template weighted picture and the candidate weighted picture, the template weighted image And a weight matching unit for calculating a weighted matching motion parameter utilizing a picture and a foreground weighted picture, and a template matching unit for calculating a template matching motion parameter utilizing the foreground weighted image, the template, and the input image.

Therefore, by proposing an algorithm that may solve the robustness and actual-time arithmetic problem, it is feasible to preoccupy the technical benefit in commercializing the associated business subject. As well as, the CPU and memory usage is low, which may scale back production costs. 본 발명은 물체 추적 장치에 관한 것이다. 특히 본 발명은 전경 가중 요소와 구속 최적화 기법을 이용한 물체 추적 장치에 관한 것이다.The current invention relates to an object tracking device. Specifically, the present invention pertains to an object tracking device utilizing foreground weighting parts and constraint optimization methods. 물체 추적 장치는 카메라 등에 장착되어 타겟 물체를 추적하면서 촬영을 진행할 수 있는 장치이다.The object tracking device is a gadget mounted on a digicam or the like and might shoot while monitoring a target object. 종래의 물체 추적 알고리즘은 영상에서 추적하고자 하는 물체를 정의하고, 이러한 물체에 대하여 다음 입력 이미지에서 유사한 이미지 영역이 있는 위치를 추적하는 방법으로 이루어진다. The standard object monitoring algorithm is a technique of defining an object to be tracked in a picture, ItagPro and tracking a place of a similar image area in the subsequent input image with respect to the article.

그러나, 이러한 추적 방법은 물체의 형태나 조명상태가 변화하거나 물체가 배경에 일부 가려지는 경우에는 정확성이 떨어지는 단점이 있다. 또한 최근에 제시된 추적 방법들도 연산량이 많다는 문제점을 가지고 있다.However, this monitoring methodology has a drawback in that accuracy is poor when the form or lighting state of the object changes or when the object is partially hidden within the background. As well as, just lately introduced tracking strategies have a problem in that a large amount of calculation is required. 본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는, 영상에서 움직이는 물체를 강인하고 정확하게 실시간으로 추적할 수 있는 효율적인 방법을 제공하는 것이다.Summary OF THE INVENTION The present invention has been made in an effort to supply an environment friendly methodology for robustly and accurately tracking a shifting object in a picture in real time. 본 발명에 따르면, iTagPro official 현재 입력 이미지에 대하여 가중 매칭 또는 템플릿 매칭을 선택하는 모드 선택부, 초기 입력 이미지로부터 템플릿을 추출하여 타겟 물체의 참고 모델을 정의하는 검출부, 상기 템플릿과 상기 현재 입력 이미지를 이용하여 템플릿 가중 이미지 및 후보 가중 이미지를 각각 생성하고, 상기 템플릿 가중 이미지 및 후보 가중 이미지를 이용하여 전경 가중 이미지를 생성하는 가중 이미지 연산부, 상기 템플릿 가중 이미지와 상기 전경 가중 이미지를 이용하여 가중 매칭 움직임 매개변수를 연산하는 가중 매칭부, iTagPro shop 그리고 상기 전경 가중 이미지, 상기 템플릿 그리고 상기 현재 입력 이미지를 사용하여 템플릿 매칭 움직임 매개변수를 연산하는 템플릿 매칭부를 포함한다.Based on the current invention, a mode selection unit for iTagPro shop selecting weighted matching or template matching for a present enter picture, a detector iTagPro shop for extracting a template from an initial input picture to define a reference mannequin of a target object, and using the template and the present enter picture A weighted image calculator iTagPro locator which generates a template weighted picture and a candidate weighted picture, respectively, and generates a foreground weighted picture utilizing the template weighted image and the candidate weighted image, and a weighted matching motion parameter using the template weighted image and the foreground weighted image And a weight matching unit for calculating a, and a template matching unit for calculating a template matching motion parameter utilizing the foreground weighted image, the template, and the present input picture.

상기 가중 매칭부는 다음의 수학식의 함수 값의 최소를 충족하는 상기 가중매칭 움직임 매개변수를 연산할 수 있다. The weight matching unit might calculate the load matching movement parameter that satisfies the minimal of the function worth of the next equation. 은 n개의 행과 1개의 열로 이루어진 벡터이다. 에서 얻어진 i번째 원소의 값을 서로 곱하여 얻은 결과 값으로 정의된다. Is a vector of n rows and one column. It's outlined as the result obtained by multiplying the values of the i-th component obtained from. 상기 모드 선택부는 상기 가중 매칭부 또는 상기 템플릿 매칭부를 선택적으로 구동하여 상기 가중 매칭 움직임 매개변수 또는 상기 템플릿 매칭 움직임 매개변수를 출력으로 정의할 수 있다. The mode selector may selectively drive the weight matching unit or the template matching unit to define the weighted matching movement parameter or the template matching motion parameter as an output. 상기 모드 선택부는 상기 가중 매칭부와 상기 템플릿 매칭부를 함께 구동할 수 있다. The mode selector may drive the weight matcher and the template matcher together.

상기 가중 매칭 움직임 매개변수와 상기 템플릿 매칭 움직임 매개변수의 합을 출력 물체 위치를 나타내는 움직임 매개변수로 정의할 수 있다. The sum of the weighted matching movement parameter and the template matching motion parameter may be defined as a motion parameter representing an output object position. 상기 가중 이미지 연산부에서는 입력 이미지를 타겟 물체에 속하는 전경 부분과 외부 물체에 속하는 배경 부분으로 구분하고, 각 부분에서 색상, 밝기, 모서리 등의 이미지 특징값이 어떻게 분포하는지를 분석하여, 이미지 특징값이 전경 부분에 나타날 확률 정보를 전경 정보로 정의한다. 상기 물체 추적 장치는 상기 템플릿 및 상기 전경 정보를 저장하고 있는 메모리를 더 포함할 수 있다. The weighted picture calculating unit divides the enter image into a foreground part belonging to a target object and a background half belonging to an exterior object, and analyzes how picture function values comparable to shade, brightness, and corners are distributed in every part, and the image function value is applied to the foreground.