$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

OpenCV와 TensorfFlow 기반의 지능형 실종자 색인 시스템
Intelligent missing persons index system based on the OpenCV and TensorFlow 원문보기

한국컴퓨터정보학회 2016년도 제54차 하계학술대회논문집 24권2호, 2016 July 12, 2016년, pp.59 - 62  

백영태 (김포대학교 멀티미디어과) ,  김지성 (인하공업전문대학교 컴퓨터시스템과) ,  이강민 (인하공업전문대학교 컴퓨터시스템과) ,  신진 (인하공업전문대학교 컴퓨터시스템과) ,  이세훈 (인하공업전문대학교 컴퓨터시스템과)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

본 논문에서는 실종자 데이터베이스에 등록된 실종자에 대한 색인으로 텍스트 기반의 통제 색인만을 사용할 때 발생하는 문제점에 대한 해결책을 다룬다. 기존 실종자를 등록할 때 함께 등록하게 되는 실종자에 대한 이미지는 정형화 할 수 없어 실종자 조회에 사용될 수 없었다. 이러한 문제점을 해결하고자 OpenCV와 TensorFlow 를 이용하여 영상의 유사도를 추출함으로써 실종자의 이미지를 정형화시켜 유의미한 정보로 변경하여 사용하고자 하는 방법을 제안한다.

AI 본문요약
AI-Helper 아이콘 AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 본 논문에서 텍스트 기반의 통제색인을 바탕으로 실종자를 검색하는 방식에서 발생하는 기존 시스템의 문제점을 해결하고자 이미지 데이터를 정형화 시키는 시스템을 제안하였다. OpenCV와 TensorFlow를 이용하여 가공한 정형화된 데이터를 색인에 포함함으로서 사용자에게 요구되는 시간비용을 줄일 수 있어 장기 실종사건으로 발전될 수 있는 사건을 미연에 방지할 수 있는 기대효과를 지니고 있다.
  • 본 논문에서는 배경을 배제한 얼굴만을 추출해내기 위해 사람의 피부색을 기준으로 필요한 영역을 마스킹 한다. 이 때 RGB 색 공간에서 마스킹 할 경우 추출한 영상에서 가변 하는 광원에 따라 바뀌는 피부의 색 값에 대한 대처가 어려워진다.
본문요약 정보가 도움이 되었나요?
섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로