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대한전자공학회 전자공학회논문지-SP 電子工學會論文誌 SP編 第45卷 第3號
발행연도
2008.5
수록면
11 - 19 (9page)

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영상 내에서 이동하는 객체를 추출하는 전경 분리 방법은 객체의 위치 추적 및 인식에 있어서 필수적인 기술이다. 하지만 이동하는 객체 주변에 그림자가 발생하는 경우 이러한 전경 분리 방법에서는 그림자도 전경 영역으로 잘못 판단하여 분리하게 되어 이동 객체의 정확한 형태를 파악하거나 위치를 추정하기 어려운 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 색상 정보를 이용하여 그림자를 모델링하고 이를 통해 전경 영역 내의 그림자 화소를 Bayesian 분류법에 따라 제거하는 방법을 제안하였다. 특히 제안하는 방법은 매개변수 갱신 과정을 통해 그림자의 특성이 동적으로 모델링되기 때문에 주변 조명의 지속적인 변화에 적응적으로 대응할 수 있다. 실험 결과 제안하는 방법은 다양한 환경에서 그림자를 효과적으로 제거하는 것을 확인하였다.
#shadow elimination #moving object segmentation #background subtraction

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 적응적 그림자 제거의 필요성
Ⅲ. 제안하는 알고리즘
Ⅳ. 실험
Ⅴ. 결론
참고문헌
저자소개

참고문헌 (11)

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I. Haritaoglu , 2000 , W4:Real-Time Surveillance of People and Their Activities , IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 22 (8) : 809 ~ 830 google schola D. -S. Lee , 2005 , Effective Gaussian Mixture Learning for Video Background Subtration , IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 27 (5) : 827 ~ 832 google schola P. L. Rosin , 1996 , Image Difference threshold strategies and shadow detection , 6th British Machine Vision Conference google schola M. Heikkila , 2006 , A Texture-Based Method for Modeling the Background and Detecting Moving Objects , IEEE Transaction on Pattern Analysis and Machine Intelligence 28 (4) : 657 ~ 662 google schola T. Horprasert , 1999 , A Statistical Approach for Real-Time Robust Background Subtraction and Shadow Detection , ICCV’99 Frame-Rate Workshop google schola

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