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저자정보
은현준 (Korea Advanced Institute of Science and Technology) 이지원 (Electronics and Telecommunications Research Institute (ETRI)) 문성원 (Electronics and Telecommunications Research Institute (ETRI)) 이정수 (Electronics and Telecommunications Research Institute (ETRI)) 남도원 (Electronics and Telecommunications Research Institute (ETRI)) 정찬호 (Hanbat National University) 김창익 (Korea Advanced Institute of Science and Technology)
저널정보
한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제42권 제10호
발행연도
2017.10
수록면
1,959 - 1,962 (4page)
DOI
10.7840/kics.2017.42.10.1959

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본 논문에서는 저해상도 농구 전광판 동영상에서의 문맥 기반 선수 득점 인식 방법을 제안한다. 저해상도 전광판 영상의 경우 득점의 육안 식별 시에도 어려움이 있다. 이를 해결하기 위해 제안하는 방법은 직접적인 선수 득점 인식이 아닌 팀 득점의 차이를 이용하여 선수 득점을 업데이트 하는 방법을 사용한다. 20개 동영상에 대해 제안하는 방법과 LeNet의 정량적 성능 비교를 수행하였으며 제안하는 방법이 높은 성능을 가짐을 보였다. 본 연구 결과는 저해상도의 영상기반 인식 연구, 스포츠 전광판 인식에서 실질적인 도움이 될 것으로 판단된다.
#Basketball game videos #Context-based score recognition #Player scores #Low-resolution images

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 문맥 기반 선수 득점 인식
Ⅲ. 실험 결과
Ⅳ. 결론
References

참고문헌 (6)

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S. Beysal and P. Duygulu, “Sentioscope: a soccer player tracking system using model field particles,” IEEE Trans. Cir. and Syst. Video Technol., vol. 26, no. 7, pp. 1350-1362, Jul. 2016. R. Brunelli, Template matching techniques in computer vision: theory and practice, Wiley, ISBN 978-0-470-51706-2, 2009. google schola S. Jeon, S. Kim, and G. Park, “Pixel value based number and character recognition algorithm for performance improvement,” in Proc. Symp. KICS 2015, pp. 418-419, Seoul, Korea, Nov. 2015. H. Lee, et al., “Study on vehicle license plate recognition system,” J. Korea Inst. Inf., Electron., Commun. Technol., vol. 6, no. 2, pp. 113-118, 2013. S. Park, et al., “Deep learning based symbol recognition for the visually impaired,” J. Korea Inst. Inf., Electron., Commun. Technol., vol. 9, no. 3, pp. 249-246, Jun. 2016.

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