상관 필터 기반 추적 방법은 높은 프레임 속도를 가지지만 추적 드리프트로 인해 목표물을 잃기 쉽습니다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문은 상관 필터 방법인 ECO-HC를 기준으로, 이미지 장면 변화 정도를 설명하는 매개변수 D를 제안하고 실시간으로 이 매개변수 값을 계산하여 서로 다른 간격으로 모델을 업데이트하여 적응적 모델 업데이트를 실현함으로써 알고리즘이 높은 프레임 속도에서 우수한 정확도를 동시에 갖도록 하였습니다. 이 효과는 이미지 조명 변화가 복잡하거나 목표물이 변형되거나 가려진 경우에 더욱 두드러집니다. 실험 결과 ECO-HC에 본 논문 방법을 적용한 결과 조명 변화 시 성공률이 1.6% 향상되고 정확도가 2.2% 향상되었으며, 목표물이 시야를 벗어난 경우 성공률은 3.7%, 정확도는 3.4% 향상되었습니다. 본 논문 실험 환경에서 평균 프레임 속도는 60 FPS에 도달하였습니다.

목표 추적; 상관 필터; 상관도; 모델 업데이트 전략