컴퓨터공학부(컴퓨터비전연구실 소속) 4학년 이성호, 김명윤 학생(지도교수 배승환)은 2018년 12월"Learning Discriminative Appearance Models for Online Multi-Object Tracking with Appearance Discriminability Measures" 라는 제목의 SCIE 논문을 IEEE Access(IF:3.557, Q1) 공동1저자로 게재했다.
이성호, 김명윤 학생은 실시간 다중 객체 시스템에서 occlusion에 강인한 appearance 모델을 온라인 학습하기 위하여 subspace learning 기반의 PLS(Partial Least Square) 방법을 이용하여 분별력 있는 appearance 모델을 개발했다.
또한, appearance 모델의 분별력을 평가 할 수 있는 기술(Appearance Discriminability Measures)을 개발하여 추적 성능 및 수행 속도를 개선했다.
실시간 다중 객체 시스템에서 제안한 방법을 적용할 때, occlusion에 강인하고 성능 및 수행 속도가 개선되었음을 확인할 수 있었다.