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허준범 (숭실대학교) 김기훈 (숭실대학교) 김성흠 (숭실대학교)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국내학술대회 논문집 2021 제36회 제어로봇시스템학회 학술대회
발행연도
2021.6
수록면
677 - 678 (2page)

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In this paper, we present a context-aware method for background maintenance. Traditionally, it is often difficult to model a background scene when background patterns are dramatically changing over time. In order to handle dynamic background objects, we utilize a standard Convolutional Neural Network (CNN)-based 2D object detector to identify the background patterns. The key observation is that detected regions do not belong to a true background. Hence, we consider a new confidence map to update the static background model and exclude pre-learnt background objects for co ... 전체 초록 보기
#Background subtraction #Deep learning #Context-awareness

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