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한국전자통신학회 논문지 = The Journal of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, v.9 no.10, 2014년, pp.1095 - 1102
김선우 (군산대학교 정보통신공학과) , 최연성 (군산대학교 정보통신공학과)
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In this paper, We proposed the approach of GPU and motion vector to analysis the Human activity in real-time surveillance system. The most important part, that is detect blob(human) in the foreground. We use to detect Adaptive Gaussian Mixture, Weighted subtraction image for salient motion and motio...
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| 핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
|---|---|---|
| 본 논문에서 제안한 방법으로 두드러진 움직임 정보를 검출하는 기법은 무엇을 사용하였는가? | 먼저 관건은 배경으로부터 블랍(인간 또는 물체)을 얼마나 정확하게 추출해내느냐는 것이다. 본 논문에서는 가중치 차영상, 적응적 가우시안 혼합 모델, 움직임 벡터를 이용하여 두드러진 움직임 정보를 검출하는 기법을 이용하였다[1-3]. | |
| 본 논문에서 제안한 1920×1080의 고해상도에서 인간의 활동성을 인식할 수 있는 기법의 관건은 무엇인가? | 먼저 관건은 배경으로부터 블랍(인간 또는 물체)을 얼마나 정확하게 추출해내느냐는 것이다. 본 논문에서는 가중치 차영상, 적응적 가우시안 혼합 모델, 움직임 벡터를 이용하여 두드러진 움직임 정보를 검출하는 기법을 이용하였다[1-3]. | |
| CUDA란 무엇인가? | 최근 들어 컴퓨터의 성능이 급격히 향상됨에 따라서 대용량 비디오를 실시간 처리할 수 있는 방법들이 제안되고 있다. 그 중 하나가 대량의 행렬 및 벡터 연산 시 탁월한 성능을 발휘하는 GPU를 활용한 병렬프로그래밍 프레임워크인 CUDA이다. CCTV 카메라 또한 많은 진화를 하고 있다. |
S.-W. Kim, T.-R. Ha, C.-B. Park, and Y.-S. Choi, "Salient Motion Information Detection Method Using Weighted Subtraction Image and Motion Vector," J. of the Korean Institute of Maritime Information and Communication Sciences, vol. 11, no. 4, 2007. pp. 779-785.
J.-J. Park, S.-W. Kim, Y.-S. Choi, C.-B. Park, and T.-R. Ha, "A Study On the Moving Object Tracking System Using Multi-feature Matching," J. of the Korean Institute of Maritime Information and Communication Sciences, vol. 11, no. 4, 2007, pp. 787-792.
H.-T. Kim, G.-H. Lee, J.-S. Park, and Y.-S. Yu, "Vehicle Detection in Tunnel using Gaussian Mixture Model and Mathematical Morphological Processing," J. of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, vol. 7, no. 5, 2012, pp. 967-974.
S.-H. Lee, "Fast motion Estimation with Adaptive Search Range Adjustment using Motion Activities of Temporal and Spatial Neighbor Blocks," J. of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, vol. 5, no. 4, 2010, pp. 372-378.
S.-W. Kim, Y.-S. Choi, and H.-K. Yang, "Analysis of Human Activity Using Silhouette and Feature Parameters," J. of the Korean Institute of Maritime Information and Communication Sciences, vol. 15, no. 2, 2011, pp. 923-926.
C. Stauffer and W. Grimson, "Adaptive background mixture models for real-time tracking," In CVPR 99, Fort Collins, FL, June vol. 2, 1999, pp. 246-252.
Z. Zivkovic and F. van der Heijden, "Efficient adaptive density estimation per image pixel for the task of background subtraction," Pattern Recognition Letters, vol. 27, no. 7, 2006, pp. 773-780.
J. Sanders and E. Kandrot, CUDA by Example : An Introdution to General Purpose GPU Programming. Boston : Addison Wesley, 2010.
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