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한국통신학회논문지 = The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences, v.40 no.9, 2015년, pp.1828 - 1836
허성남 (School of Electronics Engineering, Kyungpook National University) , 손현식 (School of Electronics Engineering, Kyungpook National University) , 문병인 (School of Electronics Engineering, Kyungpook National University)
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Object tracking algorithms can reduce computational cost by avoiding computation over the whole image through the selection of region of interests based on object detection. So, accurate object detection is an important task for object tracking. The background subtraction algorithm has been widely u...
| 핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
|---|---|---|
| 배경 차 알고리즘은 어떤 방법인가? | 배경 차 알고리즘은 일련의 영상으로부터 움직이는 객체를 검출하기 위해 널리 사용되는 방법이다. 그 중에서도 본 논문에서는 앞서 언급한 가우시안 혼합 모델링[8]을 통해 형성된 배경을 이용한 배경 차 알고리즘을 사용하여 객체를 검출한다. | |
| 모션 히스토리 이미지 알고리즘은 영상 내 공간과 시간상의 이동 객체의 동작 변화 정도를 검출하기 위해 무엇을 사용하는가? | 모션 히스토리 이미지 알고리즘은 영상 내 공간과 시간상의 이동 객체의 동작 변화 정도를 검출하기 위해 현재 프레임과 이전 프레임의 차이를 사용한다. 그러나 모션 히스토리 이미지 알고리즘은 배경 차 알고리즘과 달리 배경 모델링이 필요 없어 상대적으로 연산량이 적고 수행시간이 빠른 장점을 지닌다. | |
| 배경 차 알고리즘의 단점은 무엇인가? | 입력 영상을 통해 배경을 모델링하고 현재 프레임과 모델링된 배경의 차이가 임계치를 벗어나는 움직임을 검출하여 전경으로 분리해내는 방식으로 객체를 인식하며 객체를 한정짓지 않고 움직임을 가지는 모든 객체들을 검출해 낼 수 있다는 장점을 지닌다. 그러나 복잡한 환경에 의해 배경 모델링이 제대로 이루어지지 않았을 때에 객체를 올바르게 검출하지 못하고, 관심 객체가 오랜 시간동안 움직이지 않을 시 객체를 검출해내지 못하는 단점을 가지고 있다[3]. |
T. W. Jang and J. B. Kim, "Automatic CCTV control system based on ubiquitous computing," J. KICS, vol. 37, no. 3, pp. 96- 102, Jun. 2012.
B. W. Chung, K. Y. Park, and S. Y. Hwang, "A fast and efficient Haar-like feature selection algorithm for object detection," J. KICS, vol. 38, no. 6, pp. 486-491, Jun. 2013.
T. W. Jang, Y. T. Shin, and J. B. Kim, "A study on the object extraction and tracking system for intelligent surveillance," J. KICS, vol. 38, no. 7, pp. 589-595, Jul. 2013.
C. R. Wren, A. Azarbayejani, T. Darrell, and A. P. Pentland, "Pfinder: real-time tracking of the human body," IEEE Trans. Pattern Anal. Machine Intell., vol. 19, no. 7, pp. 780-785, Jul. 1997.
D. Koller, J. Weber, T. Huang, J. Malik, G. Ogasawara, B. Rao, and S. Russell, "Towards robust automatic traffic scene analysis in real-time," in Proc. 12th IAPR Int. Conf. Pattern Recognition, vol. 1, pp. 126-131, Jerusalem, Israel, Oct. 1994.
B. P. L. Lo and S. A. Velastin, "Automatic congestion detection system for underground platforms," in Proc. 2001 Int. Symp. Intell. Multimedia, Video Speech Process., pp. 158- 161, Hong Kong, May 2001.
R. Cucchiara, C. Grana, M. Piccardi, and A. Prati, "Detecting moving objects, ghosts, and shadows in video streams," IEEE Trans. Pattern Anal. Machine Intell., vol. 25, no. 10, pp. 1337-1342, Oct. 2003.
C. Stauffer and W. E. L. Grimson, "Adaptive background mixture models for real-time tracking," in Proc. IEEE Computer Soc. Conf. Computer Vision and Pattern Recognition, vol. 2, pp. 246-252, Fort Collins, Colorado, Jun. 1999.
P. Massimo, "Background subtraction techniques: A review," in Proc. IEEE Int. Conf. Systems, Man and Cybernetics, vol. 4, pp. 3099-3104, The Hague, Netherlands, Oct. 2004.
P. W. Power and J. A. Schoonees, "Understanding background mixture models for foreground segmentation," in Proc. 17th Int. Conf. Image Vision Comput. New Zealand, pp. 267-271, Auckland, New Zealand, Nov. 2002.
A. F. Bobick and J. W. Davis, "The recognition of human movement using temporal templates," IEEE Trans. Pattern Anal. Machine Intell., vol. 23, no. 3, pp. 257- 267, Mar. 2011.
G. R. Bradski and J. W. Davis, "Motion segmentation and pose recognition with motion history gradients," Machine Vision Appl., vol. 13, no. 3, pp. 174-184, Jul. 2002.
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