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혼잡한 환경에서 적응적 가우시안 혼합 모델을 이용한 계층적 객체 검출
- Issue Date
- 2008
- Publisher
- 한국지능시스템학회
- Keywords
- 객체 탐색; 계층. 혼잡한 환경 모델링. 가우시안 혼합 모델; Object Detection; Layer; Complex Environment Modeling; Gaussian Mixture Model
- Citation
- 한국지능시스템학회 논문지, v.18, no.3, pp.387 - 391
- Journal Title
- 한국지능시스템학회 논문지
- Volume
- 18
- Number
- 3
- Start Page
- 387
- End Page
- 391
- ISSN
- 1976-9172
- 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.
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Related Researcher
- Chung, Sun Tae
- College of Information Technology (Department of Smart Systems Software)