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혼잡한 환경에서 적응적 가우시안 혼합 모델을 이용한 계층적 객체 검출

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dc.contributor.author이진형-
dc.contributor.author조성원-
dc.contributor.author김재민-
dc.contributor.author정선태-
dc.date.available2018-05-10T16:15:19Z-
dc.date.created2018-04-17-
dc.date.issued2008-
dc.identifier.issn1976-9172-
dc.identifier.urihttp://scholarworks.bwise.kr/ssu/handle/2018.sw.ssu/17255-
dc.description.abstract움직이는 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.publisher한국지능시스템학회-
dc.relation.isPartOf한국지능시스템학회 논문지-
dc.subject객체 탐색-
dc.subject계층. 혼잡한 환경 모델링. 가우시안 혼합 모델-
dc.subjectObject Detection-
dc.subjectLayer-
dc.subjectComplex Environment Modeling-
dc.subjectGaussian Mixture Model-
dc.title혼잡한 환경에서 적응적 가우시안 혼합 모델을 이용한 계층적 객체 검출-
dc.typeArticle-
dc.type.rimsART-
dc.identifier.bibliographicCitation한국지능시스템학회 논문지, v.18, no.3, pp.387 - 391-
dc.identifier.kciidART001250828-
dc.description.journalClass2-
dc.citation.endPage391-
dc.citation.number3-
dc.citation.startPage387-
dc.citation.title한국지능시스템학회 논문지-
dc.citation.volume18-
dc.contributor.affiliatedAuthor정선태-
dc.subject.keywordAuthor객체 탐색-
dc.subject.keywordAuthor계층. 혼잡한 환경 모델링. 가우시안 혼합 모델-
dc.subject.keywordAuthorObject Detection-
dc.subject.keywordAuthorLayer-
dc.subject.keywordAuthorComplex Environment Modeling-
dc.subject.keywordAuthorGaussian Mixture Model-
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Chung, Sun Tae
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