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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2009.10
- 수록면
- 1,418 - 1,426 (9page)
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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 통제 기법을 적용하는 대신 간단한 이동-평균 기법을 사용한다. 또한 픽셀별로 할당되는 다중의 임계치 대신 유전자 학습에 의해 최적화되는 하나의 전역적 임계치를 사용한다. 유전자 학습을 위해 새로운 적합도 함수를 정의하여 학습하고 이를 이용하여 이미지의 분할 결과들을 평가한다. 본 논문의 시스템은 웹 카메라가 장착된 개인용 컴퓨터에서 구현하였으며, 실사 이미지들에 대한 실험 결과에 의하면 기존의 기우시안 믹스쳐 방식보다 우수한 성능을 보이는 것으로 나타났다.
목차
요약
ABSTRACT
1. 서론
2. 적응형 배경차분화 시스템
3. 실험 및 평가(Experiment and Evaluation)
4. 결론
참고문헌
참고문헌 (22)
참고문헌 신청
1. [학술대회논문] - R.J. Qian / 1999 / Video background replacement without a blue screen / International Conference on Image Processing (ICIP 99) : 143 ~ 146
2. [학술대회논문] - D. Hong / 2003 / A background subtraction for a vision-based user interface / Fourth Pacific Rim Conference on Multimedia (IEEE PCM) : 263 ~ 267
3. [학술대회논문] - M. Piccardi / 2004 / Background subtraction techniques: a review / IEEE SMC International Conference on Systems, Man, and Cybernetics : 3099 ~ 3104
4. [학술지(정기간행물)] - L. Li / 2004 / Statistical modeling of complex backgrounds for foreground object detection / IEEE Trans. on Image Processing 13 (11) : 1459 ~ 1472
5. [학술대회논문] - A.E. lgammal / 2000 / Non-parametric model for background subtraction / 6th European Conference on Computer Vision, Part II : 751 ~ 767
2. [학술대회논문] - D. Hong / 2003 / A background subtraction for a vision-based user interface / Fourth Pacific Rim Conference on Multimedia (IEEE PCM) : 263 ~ 267
3. [학술대회논문] - M. Piccardi / 2004 / Background subtraction techniques: a review / IEEE SMC International Conference on Systems, Man, and Cybernetics : 3099 ~ 3104
4. [학술지(정기간행물)] - L. Li / 2004 / Statistical modeling of complex backgrounds for foreground object detection / IEEE Trans. on Image Processing 13 (11) : 1459 ~ 1472
5. [학술대회논문] - A.E. lgammal / 2000 / Non-parametric model for background subtraction / 6th European Conference on Computer Vision, Part II : 751 ~ 767
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