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문제 정의
- 본 논문에서는 입 력되어지는 영상으로부터 배경영상의 실시간 갱신을 통해 객체의 위치를 탐지하고객체를 추적하고, 객체의 내부점을 이용한 MBR에서의 얼굴영역을 추출하는 방법을 제안하였다. 실험은 고정 PC카메라와 배경영상의 변화가 거의 없다는 제한된 환경 조건에서 실시간으로 배경영상의 갱신과 객체의 추적이 안정적임을 보여주었다.
- 가진다. 본 논문은 시간의 경과에 따랴 배경영역에서 잡음생성을 줄이고자 객체영역 이외의 영역을 배경 영역으로 갱신하여 항상 최신의 배경영상을 유지하도록 하였다. 객체의 추출은 생성된 적응적 배경영상과실 시간으로 입력되는 입력영상의 차를 이용하여 객체의 크기와 위치를 탐지하여 그물식 탐색 방법으로 객체를 추출한다.
- 추출된 객체의 내부점들을 MBR(Minimum Bounding Rectangle)을 설정하여 객체의 실시간 추적을 가능하도록 하였고 MBR내에서 RGB 영역의 색상 정보를 이용하여 얼굴 영역을 추출하기 위한 방법으로 사용한다. 본 논문은 실시간으로 입력되는 영상으로부터 적응적 배경 영상으로 잡음을 현저히 줄였고 실시간으로 얼굴 영역을 추출함으로써 보안 / 감시 시스템으로 효용성을 향상시켰다.
- [그림 9]는 추출된 객체 내부점을 이용하여 설정된 MBR을 보인다. 이를 통하여 객체의 실시간 추적올 가능하도록 하였다.
가설 설정
- 일단 특징에 대해 가까운 근접 내에서 방출되면 능동 형상 모델은 국소 이미지 특징들(모서리들, 밝기)과 상호작용하고 점차적으로 특징의 .형상을 얻기 위해서 변형할 것이다. 현대의 객체.
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