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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2017.12
- 수록면
- 9 - 15 (7page)
- DOI
- 10.14801/jkiit.2017.15.12.9
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지능형 영상 감시 시스템의 핵심 기술인 객체 추적은 비디오 시퀀스에서 객체의 공간적 및 시간적 변화를 관측하는 기술로서, 객체 탐지 단계에서 올바른 객체 검출이 필수적으로 요구되어진다. 그러나 객체 탐지 단계에서는 다수의 전경 블랍이 하나의 블랍으로 합쳐져서 검출되는 블랍 겹침 문제가 자주 발생한다. 이에 본 논문에서는 블랍의 시계열 특징을 활용한 의사결정트리 기반 블랍 겹침 해결 방법을 제안한다. 연속된 두 개의 영상 프레임을 기준으로 블랍의 시계열 특징을 추출한 후 C4.5 알고리즘으로 학습해서 블랍의 겹침 상태를 분류할 수 있는 의사결정트리를 생성한다. 겹침 상태로 분류된 블랍에 대해서 블랍의 올바른 중심점을 추출하며, 이를 통해 객체 추적 기술의 성능이 향상되도록 기여할 수 있다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 제안 방법
Ⅲ. 실험 및 결과
Ⅳ. 결론 및 향후 과제
References
참고문헌 (14)
참고문헌 신청
B. Y. Lee, L. H. Liew, and W. S. Cheash, Occlusion handling in videos object tracking: A survey, IOP conference series: earth and environmental science, Conference 1, Vol. 18, Feb. 2014.
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