서베일런스 네트워크에서 적응적 색상 모델을 기초로 한 실시간 객체 추적 알고리즘

강성관; 이정현

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자료유형: 학술저널

저자정보: 강성관 이정현

저널정보: 한국디지털정책학회 디지털융복합연구 디지털융복합연구 제13권 제9호

발행연도: 2015.1

수록면: 183 - 189 (7page)

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본 논문은 서베일런스 네트워크에서 영상의 색상 정보를 이용한 객체 추적 방법을 제안한다. 이 방법은 적응적인 색상 모델을 이용한 객체 검출을 수행한다. 객체 윤곽선 검출은 객체 인식과 같은 응용에서 중요한 역할을 수행한다. 실험 결과는 색상과 크기에서 객체의 다양한 변화가 있을 때에도 성공적인 객체 검출을 증명한다. 실시간으로 객체를 검출하는 응용 분야에서 대량의 영상 데이터를 전송할 때 색상 분포의 형태를 찾아내는 것이 가능하다. 객체의 특정 색상 정보는 입력 영상에서 동적으로 변화하는 색상에서 자주 수정되어진다. 그래서, 이 알고리즘은 해당 추적 영역 안에서 객체의 추적 영역 정보를 탐지하고 그 객체의 움직임만을 추적한다. 실험을 통해, 본 논문은 어떤 이상적인 상황하에서 제안하는 객체 추적 알고리즘이 다른 방법보다 더 강인한 면이 있다는 것을 보여준다.

#객체 검출 #피부색 기반 추적 #색상 단편화 #객체 추적 #서베일런스 네트워크 #Object Detection #Skin Color-based Tracking #Color Segmentation #Object Tracking #Surveillance Networks

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A. Aljadhai / 2001 / Predictive Mobility Support for QoS Provisioning in Mobile Wireless Environments / IEEE Journal on Selected Areas in Communications (JSAC) 19 (10) : 19

C. W. Ng / 2002 / Real-time Gesture Recognition System and Application / Image and Vision Computing 20 (13-14) : 993 ~ 1007

D. H. Liu / 2005 / Illumination invariant object recognition / Journal of Pattern Recognition 38 : 1705 ~ 1716

D. R. Kincaid / 1991 / Numerical Analysis: the Mathematics of Scientific Computing / Van Nostrand

H. Schneiderman / 2004 / Object Detection Using the Statistics of Parts / Int’l J. Computer Vision 56 (3) : 151 ~ 177

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이 논문의 저자 정보

강성관

소속기관 한국디지털정책학회

주요연구분야 복합학 > 과학기술학

논문수 11 이용수 34

이정현

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주요연구분야 복합학 > 과학기술학

논문수 10 이용수 98

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