초고속영상의 의미론적 분할 및 객체 추적
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.author | 송누리 | - |
dc.contributor.author | 김계영 | - |
dc.date.accessioned | 2022-02-23T05:40:21Z | - |
dc.date.available | 2022-02-23T05:40:21Z | - |
dc.date.created | 2022-02-23 | - |
dc.date.issued | 2021-12 | - |
dc.identifier.issn | 2234-0564 | - |
dc.identifier.uri | http://scholarworks.bwise.kr/ssu/handle/2018.sw.ssu/41770 | - |
dc.description.abstract | 초고속영상은 육안으로 판별하기 힘든 현상을 분석할 수 있어 활용도가 높다. 초고속영상에 존재한 객체를 자동인식하기 위하여, 본 논문에서는 객체들을 의미론적 분할하고, 추적하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 객체분할과 객체추적 2 단계로 구성된다. 객체분할 단계에서는 CNN 기반의 의미론적 분할 모델인 DeepLab v3+을 사용하여 첫 번째 초고속영상에서 있는 관심 객체의 영역을 분할하고, 해당 객체를 추적하기 위하여 경계화소를 추출한다. 객체추적 단계는 두 번째 영상과 그 이후의 영상에 존재한 객체의 영역을 계속적으로 추출하는 단계이다. 제안하는 방법을 성능을 실험 통하여 검증한다. 실험 결과, 객체분할 및 객체추적의 정확도는 각각 약 77%의 mIoU, 약 83%의 mIoU로 평가되었다. | - |
dc.language | 한국어 | - |
dc.language.iso | ko | - |
dc.publisher | 한국IT정책경영학회 | - |
dc.relation.isPartOf | 한국IT정책경영학회 논문지 | - |
dc.title | 초고속영상의 의미론적 분할 및 객체 추적 | - |
dc.title.alternative | Semantic Segmentation and Object Tracking of Ultra-high-speed Images | - |
dc.type | Article | - |
dc.type.rims | ART | - |
dc.identifier.bibliographicCitation | 한국IT정책경영학회 논문지, v.13, no.6, pp.2711 - 2721 | - |
dc.identifier.kciid | ART002791961 | - |
dc.description.journalClass | 2 | - |
dc.citation.endPage | 2721 | - |
dc.citation.number | 6 | - |
dc.citation.startPage | 2711 | - |
dc.citation.title | 한국IT정책경영학회 논문지 | - |
dc.citation.volume | 13 | - |
dc.contributor.affiliatedAuthor | 김계영 | - |
dc.identifier.url | https://www.kci.go.kr/kciportal/ci/sereArticleSearch/ciSereArtiView.kci?sereArticleSearchBean.artiId=ART002791961 | - |
dc.description.isOpenAccess | Y | - |
dc.subject.keywordAuthor | ultra-high-speed image | - |
dc.subject.keywordAuthor | semantic segmentation | - |
dc.subject.keywordAuthor | object tracking | - |
dc.subject.keywordAuthor | 초고속영상 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 의미적 분할 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 객체추적 | - |
dc.description.journalRegisteredClass | kci | - |
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