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논문 기본 정보

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한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 한국지능시스템학회 논문지 제18권 제3호
발행연도
2008.6
수록면
387 - 391 (5page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2008

혼잡한 환경에서 적응적 가우시안 혼합 모델을 이용한 계층적 객체 검출
이진형 ,  조성원 ,  김재민 외 1명 한국지능시스템학회 논문지 2008.06 학술저널

2007

혼잡한 환경에서 가우시안 혼합 모델을 이용한 계층적 객체 검출
이진형 ,  김헌기 ,  조성원 외 1명 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 2007.11 학술대회자료

초록· 키워드

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움직이는 객체를 검출하기 위해서 정확한 배경을 사용하기 위해 널리 사용되는 방법으로는 가우시안 혼합 모델이다. 가우시안 혼합 모델은 확률적 학습 방법을 사용하는데, 이 방법은 움직이는 배정일 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.
#객체 탐색 #계층 #혼잡한 환경 모델링 #가우시안 혼합 모델 #Object Detection #Layer #Complex Environment Modeling #Gaussian Mixture Model

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련이론
3. 혼잡한 환경에서 가우시안 혼합모델을 이용한 계층적 객체검출
4. 결과 고찰
참고문헌
저자소개

참고문헌 (5)

참고문헌 신청
1. [학술대회논문] - C.Stauffer / 1999 / Adaptive Background Mixture Models for Real-Time Tracking / Proc. Conf. Computer Vision and Pattern Recognition : 246 ~ 252 google schola 2. [학술대회논문] - P. Kaew / 2001 / An Improved Adaptive Background Mixture Model for Real-Time Tracking with Shadow Detection / Proc. European Workshop Advanced Video Based Surveillance Systems google schola 3. [학술대회논문] - N. Friedman / 1997 / Image Segmentation in Video Sequences: A Probabilistic Approach / Proc. 13th Conf. Uncertainty in Artificial Intelligence google schola 4. [학술지(정기간행물)] - Dar-Shyang Lee / 2005 / Effective Gaussian Mixture Learning for Video Background Subtraction / IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence 27 : 827 ~ 832 google schola 5. [단행본] - Robert T. Collins / 2001 / A System for Video Surveillance and Monitoring / Carnegie Mellon University google schola

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