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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2014.11
- 수록면
- 2,721 - 2,726 (6page)
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배경제거를 위해 GMM(Gaussian Mixture Models)을 이용하는 MOG(Model of Gaussian) 알고리즘에서 각 화소들에서 수행될 모델변수 계산과 객체 분류는 방대한 계산을 요구하여 MOG 알고리즘의 활용들에 큰 걸림돌이 되고 있다. 본 논문은 객체 예측을 근간으로 단순한 모델변수 계산과 객체 분류 생략을 부분적으로 수행하는 고속 MOG 알고리즘을 제안한다. 전자는 모델변수에 거의 영향을 주지 않는 화소에서 적용되고, 후자는 객체 예측이 확실히 믿을만한 화소에 적용된다. 동영상을 이용한 기존 알고리즘과 제안된 알고리즘의 비교 실험에서 제안된 알고리즘은 단순 모델변수 계산과 객체 분류 생략을 각각 77.75%와 92.97% 이상을 수행하지만 영상 단위와 이동 객체 단위의 평균 분류 정확도 측면에서 각각 99.98% 이상과 99.36% 이상을 유지시켜 주고 있다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. MOG 알고리즘
Ⅲ. 제안된 고속 MOG 알고리즘
Ⅳ. 실험 및 고찰
Ⅴ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (7)
참고문헌 신청
1. [학술대회논문] - A. M. McIvor / 2000 / Background subtraction techniques / Proc. of Image and Vision Computing 1 (3) : 155 ~ 163
2. [학술대회논문] - Z. Mayo / 2009 / Background Subtraction Survey for Highway Surveillance / Proc. Annu. Symp. PRASA : 77 ~ 82
3. [학술대회논문] - S.S. Cheung / 2004 / Robust techniques for background subtraction in urban traffic video / Pro. of SPIE 5308 (1) : 881 ~ 892
4. [학술대회논문] - C. Stauffer / 1999 / Adaptive background mixture models for real-time tracking / IEEE Computer Society Conference 2 : 246 ~ 252
5. [학술지(정기간행물)] - C. Stauffer / 2000 / Learning Patterns of Activity Using Real-time Tracking / IEEE Trans. on PAMI 22 (8) : 747 ~ 757
2. [학술대회논문] - Z. Mayo / 2009 / Background Subtraction Survey for Highway Surveillance / Proc. Annu. Symp. PRASA : 77 ~ 82
3. [학술대회논문] - S.S. Cheung / 2004 / Robust techniques for background subtraction in urban traffic video / Pro. of SPIE 5308 (1) : 881 ~ 892
4. [학술대회논문] - C. Stauffer / 1999 / Adaptive background mixture models for real-time tracking / IEEE Computer Society Conference 2 : 246 ~ 252
5. [학술지(정기간행물)] - C. Stauffer / 2000 / Learning Patterns of Activity Using Real-time Tracking / IEEE Trans. on PAMI 22 (8) : 747 ~ 757
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