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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이종택 (한국전자통신연구원) 강현우 (한국전자통신연구원) 임길택 (한국전자통신연구원)
저널정보
한국멀티미디어학회 멀티미디어학회논문지 멀티미디어학회논문지 제18권 제12호
발행연도
2015.12
수록면
1,432 - 1,438 (7page)

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We present a methodology to detect moving shadows in video sequences, which is considered as a challenging and critical problem in the most visual surveillance systems since 1980s. While most previous moving shadow detection methods used hand-crafted features such as chromaticity, physical properties, geometry, or combination thereof, our method can automatically learn features to classify whether image segments are shadow or foreground by using a deep learning architecture. Furthermore, applying Markov Random Field enables our system to refine our shadow detection results to improve its performance. Our algorithm is applied to five different challenging datasets of moving shadow detection, and its performance is comparable to that of state-of-the-art approaches.

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 시스템 요약
3. Convolutional Neural Network (CNN)
4. 마르코프 랜덤필드 (MRF: Markov Random Field)
5. 실험결과 및 고찰
6. 결론 및 향후연구
REFERENCE

참고문헌 (13)

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