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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
박상준 (동아대학교) 강대성 (동아대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제10권 제4호
발행연도
2012.4
수록면
71 - 76 (6page)

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본 논문에서는 배경 분할을 이용한 프로파일링을 통해 상황인식의 기반이 되는 특정 객체를 빠르게 추출하는 기술을 제안한다. 먼저 효과적인 전경객체를 검출하기위해 재귀적인 방법과 비재귀적인 방법의 배경모델링을 분석한다. 비재귀적인 방법은 이전 비디오 프레임들의 버퍼를 유지하고, 프레임들의 통계적 속성에만 의존된 배경 모델을 추정한다. 이것은 비재귀적인 방법이 재귀적인 방법보다 더 많은 메모리 요구사항을 가지기 때문에 배경분할성능평가를 위해 재귀적인 배경분리기법으로 대표적인 Gaussian Mixture Model(GMM)과 제안하는 수정된 Adaptive Median Filtering(AMF)을 실험했다. 성능평가를 통해 우수성이 검증된 AMF 배경분리기법으로 제안된 전체시스템에서 상황인지 기반을 마련한다. 미리 정의된 특정 상황인지에 대한 빠른 객체검출을 위해 수정된 AMF 배경모델을 제안하고, 프로파일링 작업을 통해 제안하는 수정된 AMF 모델링이 기존의 방법보다 우수함을 증명한다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 배경 분할 알고리즘
Ⅲ. 실험 및 프로파일링 작업
Ⅳ. 결론
참고문헌
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참고문헌 (1)

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