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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2014.11
- 수록면
- 160 - 163 (4page)
이용수
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본 논문에서는 프레임 내 전체 배경 모델을 도입하여 기존 배경 분리 알고리즘에서의 오검출을 줄여 정확도를 개선하고자 한다. 기존의 알고리즘은 프레임 간의 정보만을 이용하여 배경 확률 모델을 만들고 배경을 제외한 전경만을 검출한다. 제안하는 알고리즘에서는 먼저 기존의 알고리즘을 통해 프레임 간의 정보를 이용하여 간단하게 배경과 전경을 분리한다. 그 후 프레임 내 정보를 통해 전체 배경 모델을 만들고, 앞의 결과에서 한번 더 배경을 제외함으로써 검출 정확도를 개선하고자 한다. 실험결과에서 Change Detection Workshop dataset 에 대해 실험을 한 후 결과 영상 비교 및 F-measure 를 통해 개선된 결과를 확인할 수 있다.
목차
요약
1. 서론
2. 관련 연구
3. Gaussian Mixture Model
4. 프레임 내 전체 배경 모델
5. 실험 결과
6. 결론
7. 참고문헌
참고문헌 (0)
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