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혼잡한 환경에서 적응적 가우시안 혼합 모델을 이용한 계층적 객체 검출
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| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | 이진형 | - |
| dc.contributor.author | 조성원 | - |
| dc.contributor.author | 김재민 | - |
| dc.contributor.author | 정선태 | - |
| dc.date.accessioned | 2022-01-13T07:43:58Z | - |
| dc.date.available | 2022-01-13T07:43:58Z | - |
| dc.date.created | 2022-01-04 | - |
| dc.date.issued | 2008 | - |
| dc.identifier.issn | 1976-9172 | - |
| dc.identifier.uri | https://scholarworks.bwise.kr/hongik/handle/2020.sw.hongik/23116 | - |
| dc.description.abstract | 움직이는 객체를 검출하기 위해서 정확한 배경을 사용하기 위해 널리 사용되는 방법으로는 가우시안 혼합 모델이다. 가우시안 혼합 모델은 확률적 학습 방법을 사용하는데, 이 방법은 움직이는 배경일 경우와 이동하던 물체가 정지하는 경우 배경을 정확히 모델링하지 못한다. 본 논문에서는 확률적 모델링을 통해 혼잡한 배경을 모델링하고 객체의 계층적 처리를 통해 보다 정확한 배경으로 갱신할 수 있는 학습 방법을 제안한다. | - |
| dc.language | 한국어 | - |
| dc.language.iso | ko | - |
| dc.publisher | 한국지능시스템학회 | - |
| dc.title | 혼잡한 환경에서 적응적 가우시안 혼합 모델을 이용한 계층적 객체 검출 | - |
| dc.title.alternative | Layered Object Detection using Adaptive Gaussian Mixture Model in the Complex and Dynamic Environment | - |
| dc.type | Article | - |
| dc.contributor.affiliatedAuthor | 조성원 | - |
| dc.contributor.affiliatedAuthor | 김재민 | - |
| dc.identifier.bibliographicCitation | 한국지능시스템학회 논문지, v.18, no.3, pp.387 - 391 | - |
| dc.relation.isPartOf | 한국지능시스템학회 논문지 | - |
| dc.citation.title | 한국지능시스템학회 논문지 | - |
| dc.citation.volume | 18 | - |
| dc.citation.number | 3 | - |
| dc.citation.startPage | 387 | - |
| dc.citation.endPage | 391 | - |
| dc.type.rims | ART | - |
| dc.identifier.kciid | ART001250828 | - |
| dc.description.journalClass | 2 | - |
| dc.description.journalRegisteredClass | kci | - |
| dc.subject.keywordAuthor | 객체 탐색 | - |
| dc.subject.keywordAuthor | 계층. 혼잡한 환경 모델링. 가우시안 혼합 모델 | - |
| dc.subject.keywordAuthor | Object Detection | - |
| dc.subject.keywordAuthor | Layer | - |
| dc.subject.keywordAuthor | Complex Environment Modeling | - |
| dc.subject.keywordAuthor | Gaussian Mixture Model | - |
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- Engineering (Electronic & Electrical Engineering)