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NTIS 바로가기디지털융복합연구 = Journal of digital convergence, v.13 no.9, 2015년, pp.183 - 189
강성관 (인하대학교 컴퓨터정보공학부) , 이정현 (인하대학교 컴퓨터정보공학부)
In this paper, we propose an object tracking method using the color information of the image in surveillance network. This method perform a object detection using of adaptive color model. Object contour detection plays an important role in application such as object recognition. Experimental results...
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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서베일런스 네트워크에서 영상의 색상 정보를 이용한 객체 추적 방법은 어떤 일을 수행하는가? | 본 논문은 서베일런스 네트워크에서 영상의 색상 정보를 이용한 객체 추적 방법을 제안한다. 이 방법은 적응적인 색상 모델을 이용한 객체 검출을 수행한다. 객체 윤곽선 검출은 객체 인식과 같은 응용에서 중요한 역할을 수행한다. | |
원을 검출하는 알고리즘 보통 무엇을 사용하는가? | 추출된 후보 영역은 연결선과 shape 정보를 이용하여 최종적인 객체의 후보 영역을 선택한다. 보통 원을 검출하는 알고리즘으로 Generl Hough Transform을 사용하다. 하지만 본 연구에서는 다중해상도기법(multiresolution)을 적용한 영상에서 30 x 30 크기의 영상을 기준으로 하여 객체 후보영역인지를 판단하므로 원의 크기를 알고 있다는 전제하에 KIMME 알고리즘을 이용하여 후보영역을 추출한다[11]. | |
객체 영역에 대한 검색 영역을 줄이기 위해 이용하는 것은? | 객체 영역에 대하여 검색 영역을 줄이기 위하여 Nearest neighbor 보간법을 이용하여 입력 영상의 영역을 감소시킨다. 영상을 크게 하거나 작게 축소하는 역할을 한다. |
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