선택한 단어 수는 입니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
선택한 단어 수는 30입니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
문제 정의
- 본 논문에서는 보안시스템의 구축에 도움이 될 수 있도록 실험실 환경에서 실시간으로 출입자의 탐지와 추적 시스템을 구현하였다.
- 본 논문에서는 실시간 영상에서 객체를 주줄하는 방법과 추출된 객체의 추적방법을 제시하였다. 특정영역에서 객체를 추출하여 추출된 객체로부터 다음 프레임의 객체를 추적하는데 사용하였다.
- 특히 영상을 실시간으로 처리해야 하는 보안시스템에서는 객체를 인식하는 시간이 아주 짧아야 한다. 본 논문에서는 주위 환경의 변화가 없는 고정영역의 배경을 대상으로 하여 새로운 객체가 고정영역으로 입력되었을 때 객체의 위치를 찾아내어 객체의 영역을 추출하고 추적하는 방법을 연구한다.
- 본 논문은 주위 환경의 변화가 거의 없는 실험실이라는 특수한 환경으로 카메라를 통하여 입력되는 영상에 객체의 움직임이 없을때 배경 이미지로 결정하고, 이 배경영상과 입력 영상의 차영상을 통하여 객체를 탐지하고 탐지된 객체를 이용하여 이동된 위치를 추적한다. 영상 전체를 대상으로 하는 객체 탐지 방법보다 일정영역에 대한 객체 탐지는 연산의 수를 줄임으로 처리속도를 빠르게 하고 이동된 물체의 정확한 위치와 모양을 추출해 낼 수 있다.
- 본 논문의 배경은 고정되어 있는 환경으로 배경 영상과 입력 영상의 차를 이용하여 객체의 위치를 파악하고 배경영상과 입력영상의 분할된 영역의 차가 허용치보다 높을 때 입력 영상에 새로운 객체가 입력되었음을 알 수 있다.
가설 설정
- 등록되어 있는(X, y)좌표가 객체의 시작위치가 된다. 시작좌표(ObjS(x))에서 객체의 가로 크기를 구하기 위해 서식 (1)을 만족하는 픽셀들을 구하여 마지막 픽셀의 위치 즉, 객체의 끝좌표(ObjE(x))를 얻는다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.