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적응적 파라미터 추정을 통한 향상된 블록 기반 배경 모델링
김한준, 이영현, 송태엽, 구본화, 고한석, Kim. Hanj-Jun, Lee. Young-Hyun, Song. Tae-Yup, Ku. Bon-Hwa, Ko. Han-Seok 한국컴퓨터정보학회 韓國컴퓨터情報學會論文誌 9 Pages
한국컴퓨터정보학회 韓國컴퓨터情報學會論文誌 2011, Vol.16 No.4 73-81 (9 pages)
본 논문에서는 모델 히스토그램 개수를 적응적으로 조절하는 블록기반의 배경 모델링 방법을 제안한다. 기존의 블록 기반의 배경 모델링 방법은 각 블록에 대한 모델 히스토그램의 개수를 고정한다. 따라서 조명변화와 움직이는 객체에 대해 오검출이 발생하는 문제가 있고 움직임이 없는 객체에 대해서는 검출이 되지 않는 문제가 있다. 또한 입력영상의 종류마다 달라질 수 있는 최적의 모델 히스토그램의 개수를 수동적으로 찾아야 하는 문제가 있다. 본 논문에서는 실험을 통해 엘리베이터 내에서 조명변화가 있고 객체가 움직이는... -
배경 분리 기반의 실시간 객체 추적을 위한 개선된 적응적 배경 혼합 모델
김영주, Kim. Young-Ju 한국컴퓨터정보학회 韓國컴퓨터情報學會論文誌 8 Pages
한국컴퓨터정보학회 韓國컴퓨터情報學會論文誌 2005, Vol.10 No.6 187-194 (8 pages)
연속 영상을 이용하여 실시간으로 움직임 객체를 추출하고 추적하기 위해 배경분리(Background Subtraction) 기법을 주로 사용한다. 외부 환경에서는 조명 조건의 변화, 나무의 흔들림과 같은 반복적인 움직임 그리고 급격히 움직이는 객체 등과 같이 고려해야할 많은 환경 변화 요인들이 존재한다. 이러한 외부 환경의 변화를 적응적으로 반영하여 배경을 분리할 수 있는 배경 모델로는 주로 가우시안 혼합 모델 (GMM: Gaussian Mixture Model)이 적용되고 있으며, 실시간 성능 등을 개선시킨 적응적 가우시안 혼합 모델 등이 제안되어... -
조명 변화에 안정적인 손 형태 인지 기술
최유주, 이제성, 유효선, 이정원, 조위덕, Choi. Yoo-Joo, Lee. Je-Sung, You. Hyo-Sun, Lee. Jung-Won, Cho. We-Duke 한국정보처리학회 정보처리학회논문지. The KIPS transactions. Part B. Part B 12 Pages
한국정보처리학회 정보처리학회논문지. The KIPS transactions. Part B. Part B 2008, No.0 25-36 (12 pages)
기울기(Hue-Gradient)를 기반으로 정의된 배경모델을 구축하고, 실시간으로 입력되는 영상과의 배경차분(background subtraction)기법을 이용하여 배경과 손을 구분한다. 추출된 손의 영역으로부터 18가지의 특징요소를 추출하고 이를 기반으로 다중클래스 SVM(Support Vector Machine) 학습 기법을 사용하여 손의 형태를 인지한다. 제안 기법은 색상 기울기를 배경 차분에 적용함으로써, 조명 환경이 배경 모델의 조명과 다르게 급격한 변화가 이루어졌을 때도 안정적으로 손의 윤곽정보를 추출할 수 있도록 하였다. 또한, 실시간 처리를... -
차량 감시영상에서 그림자 제거를 통한 효율적인 차종의 학습 및 분류
신욱선, 이창훈, Shin. Wook-Sun, Lee. Chang-Hoon 한국정보처리학회 정보처리학회논문지. The KIPS transactions. Part B. Part B 8 Pages
한국정보처리학회 정보처리학회논문지. The KIPS transactions. Part B. Part B 2008, No.0 1-8 (8 pages)
일반적으로 감시영상에서 움직이는 물체들은 배경빼기 혹은 프레임 차를 이용하여 추출된다. 하지만 객체에 의해서 만들어지는 그림자는 심각한 탐지의 오류를 야기시킬 수 있다. 특히, 도로 상에 설치된 감시카메라로부터 획득된 영상으로부터 차량 정보를 분석할 때, 차량에 의해서 생성되는 그림자로 인하여 차량의 모양을 왜곡시켜 부정확한 결과를 만든다. 때문에 그림자의 제거는 감시 영상 내에서의 정확한 객체 추출을 위해서 반드시 필요하다. 본 논문은 도로감시영상 내에서 움직이는 차량의 차종판별 성능을 향상시키기 위한... -
육각화소 기반의 지역적 이진패턴을 이용한 배경제거 알고리즘
최영규, Choi. Young-Kyu 한국정보처리학회 정보처리학회논문지. The KIPS transactions. Part B. Part B 10 Pages
한국정보처리학회 정보처리학회논문지. The KIPS transactions. Part B. Part B 2008, No.0 533-542 (10 pages)
동영상에서의 배경제거는 다양한 실시간 머신 비젼 응용에서 매우 중요한 단계이다. 본 논문에서는 이러한 배경제거를 위한 육각화소 기반의 새로운 접근 방법을 제안한다. 일반적으로 육각형 샘플링 영상은 양자화 오차가 적으며, 이웃화소의 연결성 정의를 크게 개선한다고 알려져 있는데, 제안된 방법은 비매개변수형 배경제거 방법의 하나인 지역적 이진패턴 기반 알고리즘에 이러한 육각 샘플링 영상을 적용하는 것을 특징으로 한다. 이를 통해, 지역적 이진패턴의 추출과정에서 필요한 쌍선형 보간을 없애고 계산량을 줄일 수... -
자율 주차 시스템을 위한 실시간 차량 추출 알고리즘
한종우, 최영규, Hahn. Jong-Woo, Choi. Young-Kyu 한국반도체디스플레이기술학회 반도체디스플레이기술학회지 8 Pages
한국반도체디스플레이기술학회 반도체디스플레이기술학회지 2011, Vol.10 No.2 31-38 (8 pages)
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전역 임계치 벡터의 유전적 진화에 기반한 적응형 배경차분화
임양미, Lim. Yang-Mi 한국멀티미디어학회 멀티미디어학회논문지 9 Pages
한국멀티미디어학회 멀티미디어학회논문지 2009, Vol.12 No.10 1418-1426 (9 pages)
주어진 배경 이미지로부터 전경 객체를 분리하는 것을 목표로 하는 배경 차분화 기법에 관한 많은 연구가 있어 왔다. 최근에 발표된 몇 가지 통계 기반 배경 차분화 기법들은 동적인 환경에서 동작할 수 있을 정도로 안정된 성능을 보이는 것으로 보고되고 있다. 그러나 이들 기법은 일반적으로 매우 많은 계산 자원을 요구하며, 객체의 명확한 윤곽을 획득하는데 있어서는 아직 어려움이 있다. 본 논문에서는 점진적으로 변화하는 배경을 모델링하기 위해 복잡한 통계 기법을 적용하는 대신 간단한 이동-평균 기법을 사용한다. 또한... -
혼잡한 환경에 적합한 적응적인 배경모델링 방법
이광국, 송수한, 가기환, 윤자영, 김재준, 김회율, Lee. Gwang-Gook, Song. Su-Han, Ka. Kee-Hwan, Yoon. Ja-Young, Kim. Jae-Jun, Kim. Whoi-Yul 한국멀티미디어학회 멀티미디어학회논문지 13 Pages
한국멀티미디어학회 멀티미디어학회논문지 2008, Vol.11 No.5 597-609 (13 pages)
기존의 배경 모델링 방법은 배경 모델의 반복적 갱신(recursive update)으로 인해 배경보다 객체가 더 자주 등장하는 혼잡한 환경에서는 정확한 배경 모델링을 생성하기 어려운 문제를 지니고 있다. 본 논문은 이러한 기존 방법의 문제를 해결하기 위해 기존의 혼합 Gaussian 모델을 기반으로 하는 적응적 배경 모델링 방법을 제안한다. 제안한 방법은 영상 내 전경 영역의 비율에 따라 배경 모델의 학습 비율을 적응적으로 조절한다. 따라서, 혼잡 상황에서는 배경 모델의 갱신을 억제하여 배경 모델을 잘 유지시키는 것이 가능하다....