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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2015.9
- 수록면
- 2,153 - 2,160 (8page)
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EGML (effective Gaussian mixture learning) 기반 이동 객체 검출 (moving object detection; MOD) 알고리듬의 하드웨어 구현을 위한 설계조건을 분석하였다. EGML 알고리듬을 OpenCV 소프트웨어로 구현하고 다양한 영상들에 대한 시뮬레이션을 통해 배경학습 시간과 이동 객체 검출에 영향을 미치는 파라미터 조건을 분석하였다. 또한, 고정소수점 시뮬레이션을 통해 파라미터들의 비트 길이가 이동 객체 검출 성능에 미치는 영향을 평가하고, 최적 하드웨어 설계 조건을 도출하였다. 본 논문의 파라미터 비트 길이를 적용한 고정소수점 이동 객체 검출 모델은 부동소수점 연산 대비 약 절반의 비트 길이를 사용하면서 MOD 성능의 차이는 0.5% 이하이다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이동 객체 검출 기술 동향
Ⅲ. 배경 차분 기반 이동 객체 검출
Ⅳ. 소프트웨어 구현 및 파라미터 분석
Ⅴ. 고정소수점 비트 길이 분석
Ⅵ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (16)
참고문헌 신청
[학술지(정기간행물)] - J. Hsiehm / 2006 / Automatic traffic surveillance system for vehicle tracking and classification / IEEE transactions on Intelligent Transportation Systems 7 (2) : 175 ~ 187
[학술대회논문] - J. Black / 2005 / A real time surveillance system for metropolitan railways / IEEE Conf. on Advanced Video and Signal Based Surveillance : 189 ~ 194
[학술지(정기간행물)] - C. Stauffer / 1999 / Adaptive background mixture models for real-time tracking / Proc. Computer Vision and Pattern Recognition 2 : 246 ~ 252
[학술지(정기간행물)] - D. Lee / 2005 / Effective Gaussian Mixture Learning for Video Background Subtraction / IEEE Transaction on Pattern Analysis and Machine Intelligence 27 (5) : 827 ~ 832
[학술대회논문] - S. Kulchandani / 2015 / Moving object detection: Review of recent research trends / Pervasive Computing (ICPC), 2015 International Confere
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[학술지(정기간행물)] - C. Stauffer / 1999 / Adaptive background mixture models for real-time tracking / Proc. Computer Vision and Pattern Recognition 2 : 246 ~ 252
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