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NTIS 바로가기한국전자통신학회 논문지 = The Journal of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, v.10 no.2, 2015년, pp.239 - 246
Video based object detection is basic technology of implementing smart CCTV system. Various features and algorithms are developed to detect object, however computations of them increase with the performance. In this paper, performances of object detection algorithms with GPU and CPU are compared. Ad...
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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객체 검출에는 어떤 방법들이 있는가? | 객체 검출은 영상기반 상황인식을 위한 기본적인 기술이다. 객체 검출은 배경추정 기법을 이용하는 방법과 특징점을 활용한 학습 알고리즘을 이용하는 방법이 있다. 배경추정 알고리즘은 학습 알고리즘을 이용하는 방법[5], [6]으로 계산량은 적지만 사람이 움직이지 않는 경우에는 객체 검출 성능이 저하된다. | |
영상기반 객체 검출을 위하여 최근까지 주로 연구되고 있는 특징점으로는 어떤 것들이 있는가? | 최근까지 주로 연구되고 있는 특징점들은 유사 Haar 특징점, HOG, LBP 등이 있다. 언급한 특징점과 조합하여 최근까지 적용되고 있는 학습 알고리즘은 Adaboost 알고리즘, SVM 알고리즘이 주로 사용되고 있다. | |
배경추정 알고리즘의 단점은 무엇인가? | 객체 검출은 배경추정 기법을 이용하는 방법과 특징점을 활용한 학습 알고리즘을 이용하는 방법이 있다. 배경추정 알고리즘은 학습 알고리즘을 이용하는 방법[5], [6]으로 계산량은 적지만 사람이 움직이지 않는 경우에는 객체 검출 성능이 저하된다. 객체의 특징점을 활용한 학습 알고리즘으로 객체를 검출하기 위해서는 객체의 특징을 잘 표현하는 특징점(feature)을 추출하고, 특징점을 이용하여 검출하고자 하는 대상에 적합한 학습 알고리즘(learning algorithm)이 필요하다. |
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"NVIDIA Tegra K1, A New Era in Mobile Computing," White-paper of NVIDIA, 2013.
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