사용자 개입을 통한 효과적 배경 모델 생성 기법
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.author | 김형민 | - |
dc.contributor.author | 이재훈 | - |
dc.contributor.author | 박종일 | - |
dc.contributor.author | 김유경 | - |
dc.contributor.author | 김광용 | - |
dc.date.accessioned | 2022-07-15T04:13:53Z | - |
dc.date.available | 2022-07-15T04:13:53Z | - |
dc.date.issued | 2016-11 | - |
dc.identifier.uri | https://scholarworks.bwise.kr/hanyang/handle/2021.sw.hanyang/153532 | - |
dc.description.abstract | 객체를 추적하는 기술은 컴퓨터 비전 분야에서 활발히 연구되고 있는 분야 중 하나이다. 그 중 고정된 단일 카메라를 이용한 객체 추적 기술은 비디오 감시(Surveillance) 등에서 활용되고 있다. 고정된 카메라 환경에서 객체를 추적하는 방법 중 배경 모델링(Background Modeling)을 이용한 방법은 간단하면서도 널리 사용되는 방법 중 하나이다. 객체의 움직임이나 특징을 분석하여 배경 모델을 생성한 후 배경 정보를 이용하여 전경을 분리하면 쉽게 객체를 추출할 수 있다. 그러나 객체의 움직임이 적은 경우 해당 영역에서의 배경 모델은 정확하게 생성될 수 없다. 배경 모델을 학습하는 동안 객체가 충분이 움직이면 이런 문제를 해결할 수 있으나 객체가 움직이기 전까지는 오류가 지속된다. 이런 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 인페인팅(Inpainting)을 이용하여 움직임이 적은 영역을 보정하여 정확한 배경 모델을 생성하는 방법을 제안한다. 배경 모델을 생성한 후 객체로 식별할 수 있는 후보 영역을 식별한다. 선정된 영역들 중 사용자가 객체로 판단되는 영역을 선택하여 해당 영역에 대해 인페인팅으로 화소값 및 가중치들을 보정한다. 보정된 영상으로 배경 모델링을 수행하면 움직임이 적은 영역에 대해서도 효과적으로 배경 모델을 생성 할 수 있다. | - |
dc.format.extent | 4 | - |
dc.language | 한국어 | - |
dc.language.iso | KOR | - |
dc.publisher | 한국방송미디어공학회 | - |
dc.title | 사용자 개입을 통한 효과적 배경 모델 생성 기법 | - |
dc.title.alternative | The Effective Background Modeling Method by User Intervention | - |
dc.type | Article | - |
dc.publisher.location | 대한민국 | - |
dc.identifier.bibliographicCitation | 2016년도 한국방송·미디어공학회 추계학술대회, pp 47 - 50 | - |
dc.citation.title | 2016년도 한국방송·미디어공학회 추계학술대회 | - |
dc.citation.startPage | 47 | - |
dc.citation.endPage | 50 | - |
dc.type.docType | Proceeding | - |
dc.description.isOpenAccess | N | - |
dc.description.journalRegisteredClass | other | - |
dc.identifier.url | https://www.dbpia.co.kr/journal/articleDetail?nodeId=NODE07053312 | - |
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