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NTIS 바로가기멀티미디어학회논문지 = Journal of Korea Multimedia Society, v.21 no.5, 2018년, pp.558 - 570
최유정 (Dept. of Computer and Communication Eng., Kangwon National University) , 김윤 (Dept. of Computer and Communication Eng., Kangwon National University)
Recently, object detection is a critical function for any system that uses computer vision and is widely used in various fields such as video surveillance and self-driving cars. However, the conventional methods can not detect the objects clearly because of the dynamic background change in the beach...
핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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McFalane이 미디언 필터링(Median Filtering) 배경모델링 방법이란 무엇인가? | 이후에는 McFalane이 미디언 필터링(Median Filtering) 배경모델링 방법을 제안하여 객체 검출 성능을 높였다[2]. 이 방법은 이전의 프레임들을 활용하여 크기가 작은 객체들을 검출하는 방법이다. 이 기법의 기본개념은 이전의 K개의 프레임을 참조하여 좌표마다 픽셀들의 중간값으로 새로운 배경영상을 만든다. | |
Ramesh Jain이 제안한 차 영상을 이용하는 기법의 특징은 무엇인가? | 배경모델링을 구현하는 가장 간단한 방법으로는 Ramesh Jain이 제안한 차 영상을 이용하는 기법이 있다[1]. 이 기법은 전 프레임과 현재의 프레임의 차이를 이용하여 움직임이 있는 부분을 전경으로 추출 하는 방법이다. 그러나 이 방법은 사람뿐만 아니라 동적인 잡음 요소를 모두 추출한다. 따라서 객체와 잡음이 혼합된 전경에서 객체에 대한 정보만을 얻기 위해서는 복잡한 후처리 과정이 필요하다. | |
Background cut알고리즘의 특징은 무엇인가? | 그리고 Background cut은 전경의 경계에 해당하는 픽셀들의 콘트라스트가 배경 픽셀들의 콘트라스트보다 더 높다는 것을 응용하여 만들어 졌다. 그래서 이 알고리즘은 컬러 및 콘트라스트 모델을 결합한 기본 모델 덕분에 적은 오류로 배경과 전경을 깔끔하게 추출할 수 있다. 그러나 이 알고리즘은 고정된 배경만을 사용하기 때문에 배경의 변화에 대응하기가 어렵다는 단점이 존재한다. |
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