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김희곤 (고려대학교) 이성주 (고려대학교) 정용화 (고려대학교) 박대희 (고려대학교) 이한성 (ETRI)
저널정보
한국정보보호학회 정보보호학회논문지 정보보호학회논문지 제21권 제6호
발행연도
2011.12
수록면
149 - 157 (9page)

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최근 지능형 비디오 감시 시스템은 영상 분석 및 인식기술 등의 보다 진화된 기술 개발을 요구하고 있다. 특히, 비디오 영상에서 객체를 식별하기 위하여 Support Vector Machine(SVM)과 같은 기계학습 알고리즘이 이용된다. 그러나 SVM은 대용량의 데이터를 학습시키기 위하여 많은 계산량이 필요하기 때문에 수행시간을 효율적으로 감소시키기 위하여 병렬처리 기법을 적용할 필요가 있다. 본 논문에서는, 최근 사용이 증가하고 있는 멀티코어 프로세서를 활용한 SVM 학습의 병렬처리 방법을 제안한다. 4-코어 프로세서를 이용한 실험 결과, 제안 방법은 SVM 학습의 순차처리 방법과 비교하여 2.5배 정도 수행시간이 감소됨을 확인하였다.
#Video Surveillance Applications #SVM #Parallel Processing #Multi-core

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 배경
Ⅲ. 본론
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌
著者紹介

참고문헌 (26)

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1. [학술지(정기간행물)] - M. Valera / 2005 / Intelligent Distributed Surveillance Systems: a Review / IEE Proceedings on Vision, Image and Signal Processing 152 (2) : 192 ~ 204 google schola 2. [학술지(정기간행물)] - A. Tolba / 2006 / Face Recognition: a Literature Review / Intl. J. of Signal Processing 2 (2) : 88 ~ 103 google schola 3. [단행본] - V. Vapnik / 1999 / The Nature of Statistical Learning Theory, 2nd Ed / Springer google schola 4. [인터넷자원] - C. Chang / / LIBSVM: a library for Support Vector Machines google schola 5. [학술지(정기간행물)] - 강봉수 / 2010 / 혼합 계층형 SVM을 이용한 실시간 요주의 인물 식별 시스템 / 보안공학연구논문지 7 (5) : 479 ~ 494 dbpia

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