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이광국 (한양대학교) Muhammad Uzair (한양대학교) 윤자영 (한양대학교) 김재준 (한양대학교) 김회율 (한양대학교)
저널정보
한국멀티미디어학회 멀티미디어학회논문지 멀티미디어학회논문지 제11권 제5호
발행연도
2008.5
수록면
610 - 622 (13page)

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이동 객체의 검출은 다양한 영상 감시 응용에 필수적인 중요한 기술이다. 그런데 이동 객체 검출 결과로 얻어진 전경 영상에는 그림자에 의한 색상 변화가 전경 영역으로써 힘께 검출되는 경우가 쉽게 발생하며, 이러한 문제를 해결하기 위하여 이동 객체 검출은 흔히 그림자 제거와 함께 수행된다. 대부분의 그림자 제거 방법은 조명 변화 발생 시 색상의 조도 성분만 변화하며 색도 성분은 유지된다는 가정에 기반하여 색도 성분을 분리하여 표현하는 다양한 색상 공간을 통해 그림자 제거를 수행한다. 본 논문에서는 색도 성분을 분리하는 색상 공간 가운데 그림자 제거에 가장 적합한 색상 공간을 선택하고자 다양한 색상 공간 (YCbCr, HSI, 정규화된 rgb, Yxy, Lab clc2c3)을 비교하였다. 과거 그림자 제거에 있어서 다양한 색상 공간의 성능을 비교한 몇몇 연구가 있었으나, 기존 연구들은 각 논문에서 제안한 특정 그림자 제거 방법에 다양한 색상 공간을 적용하거나 임의의 임계값을 이용하여 각 색상 공간의 성능을 비교하였기 때문에, 각 색상 공간에서 조명 변화 발생에 따른 색상 왜곡을 정확히 측정하기 어려운 문제가 있었다. 본 논문에서는 이러한 기존 연구의 문제점을 피하고 각 색상 공간을 정확하게 비교하기 위하여 1) 서로 다른 조명 조건에 노출된 통일한 색상을 갖는 변의 경계에서 색도 성분의 기울기 값을 측정함으로서 조명 변화 발생 시 색도 성분의 변화 정도를 비교하였으며, 2) RoC 곡선을 통하여 임계치 설정의 문제를 피하면서 배경 제거 정확도를 비교하였다. 실험을 통하여 YCbCr 색상 공간과 정규화된 rgb 색상 공간이 비교 대상으로 선택된 여러 색상 공간 가운데 가장 좋은 성능을 보이는 것을 확인하였다.
#Background subtraction(배경 제거) #shadow elimination(그림자 제거) #color space(색상 공간) #photometric invariance(색도 불변)

목차

요약
ABSTRACT
1. 서론
2. 색상 공간
3. 색상 공간의 비교 방법
4. 실험 결과
5. 결론
참고문헌

참고문헌 (13)

참고문헌 신청
1. [학술지(정기간행물)] - S. J. McKenna / 2000 / Tracking Groups of People / Computer Vision and Image Understanding 80 : 42 ~ 56 google schola 2. [학술대회논문] - D. Koller / 1994 / Towards Robust Automatic Traffic Scene Analysis in Real-time / International Conference on Pattern Recognition google schola 3. [학술지(정기간행물)] - C. R. Wren / 1997 / Pfinder: Real-time Trakcking of the Human Body / IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence 19 (7) : 780 ~ 785 google schola 4. [학술대회논문] - C. Stauffer / 1999 / Adaptive Background Mixture Models for Real-Time Tracking / Computer Vision and Pattern Recognitions : 246 ~ 252 google schola 5. [학술대회논문] - Y. Ishii / 2004 / Real-time Face and Head Detection using Four Directional Features / Automatic Face and Gesture Recognition google schola

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