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문제 정의
- 본 논문에서는 부분 영역 별로 크기 및 방향의 변화율과 너비, 높이의 학습을 통해 실시간 객체 인식 메타데이터의 에러를 필터링하는 방법을 제안하였다. 실험 결과 본 알고리즘이 관제 시스템의 정확도 향상에 기여했음을 보였고, 특히 실시간으로 대용량의 영상 메타데이터를 처리해야하는 관제 시스템에서 적은 연산량의 인 메모리 상 가벼운 알고리즘을 통해 객체 인식 에러 로그를 필터링 할 수 있음을 보였다.
- 본 논문에서는 위 요구를 만족하기 위해 연구 및 개발된 에러 필터링 알고리즘의 제시와 함께 이 알고리즘을 통한 실제 지능형 CCTV 관제 시스템의 정확도 개선 효과를 기술한다.
- 본 실험은 영상의 영역 별로 본 연구에서 학습하는 데이터들의 차이가 있는지를 검증하기 위해 실행되었다. [표 1]은 [그림 5]처럼 영역을 총 9개(3*3)의 부분 영역으로 나누어 각 영역 별 학습 결과를 나타낸 것이다.
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