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본 논문은 이미지 상황분석을 기반으로 하여 객체 검출 및 추적 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 배경이 복잡한 형태이거나 배경이 동적으로 움직일 때에도 일관성 있는 결과를 얻을 수 있다. 입력 영상의 상황분석은 K-means와 RBF의 하이브리드 네트워크를 이용하여 수행되어진다. 제안된 객체 검출은 일정하지 않은 객체 이미지 때문에 생기는 영향을 감소시키기 위해 상황 기반 적응적 베이지안 네트워크를 이용한다. 본 논문에서는 학습 속도를 높이기 위해 2D Haar 웨이블릿 변형을 이용한 특징 벡터 생성기와 베이지안 판별식 방법을 이용하여 학습 시간이 적게 걸리며 학습 데이터의 변화에 일정한 성능을 갖는 방법론을 제안하였다. 제안하는 방법을 개발하여 실환경에 적용한 결과 검출하고자 하는 물체가 예측 영역을 넘나들거나 다른 불확실한 변화에도 안정적으로 반응함을 알 수 있었다. 실험 결과는 기존의 방법들에서 사용되었던 다양한 데이터 집합에 적용하였을 때 우수한 성능을 보여준다.
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참고문헌 (16)
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A. Jaimes / 2007 / Multimodal Human Computer Interaction: A Survey / Computer Vision and Image Understanding 108 (1) : 116 ~ 134
C. Liu / 2003 / A Bayesian Discriminating Features Method for Face Detection / IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence 25 (6) : 725 ~ 740
C. Papageorgiou / 2000 / A Trainable System for Object Detection / International Journal of Computer Vision 38 (1) : 15 ~ 33
H. Z. Sun / 2008 / Robust Extraction of Moving Objects from Image Sequences / Proc. of the Conference on Computer Vision : 961 ~ 964
J. Ren / 2008 / Real-Time Optimization of Viola-Jones Face Detection for Mobile Platforms / Proc. of IEEE Dallas Circuits and System Workshop SoC, Design, Application, Integration,
C. Liu / 2003 / A Bayesian Discriminating Features Method for Face Detection / IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence 25 (6) : 725 ~ 740
C. Papageorgiou / 2000 / A Trainable System for Object Detection / International Journal of Computer Vision 38 (1) : 15 ~ 33
H. Z. Sun / 2008 / Robust Extraction of Moving Objects from Image Sequences / Proc. of the Conference on Computer Vision : 961 ~ 964
J. Ren / 2008 / Real-Time Optimization of Viola-Jones Face Detection for Mobile Platforms / Proc. of IEEE Dallas Circuits and System Workshop SoC, Design, Application, Integration,
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