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논문 기본 정보

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한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제6권 제6호
발행연도
2008.12
수록면
174 - 179 (6page)

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본 논문에서, 우리는 출입 제한 장소의 무인 감시 시스템 개발에 관하여 다음과 같은 알고리즘을 제안한다. 비디오 스트림내의 움직이는 객체정보를 optical flow를 사용하여 영상을 분석하고 분석된 data를 PCA(principal component analysis)를 이용하여 data를 분류 후, 분류된 data중 객체 정보만을 영상 복원함으로서 객체 정보를 추출한다. 추출된 객체 정보를 얼굴영역의 feature에 대하여 DGTM(dynamic genetic tree map)으로 학습된 맵을 이용함으로서 얼굴 영역만을 검출해 낸다. 출입인의 정보를 미리 해마와 피질 사이의 상호 작용의 관계를 이용한 해마 신경망을 사용하여 학습시킨다. 학습 후 검출된 영역과 일치여부를 통해 출입이 결정된다. 무인으로 작동하는 이 시스템으로 인해 출입인 관리 측면에서 효율을 높일 수 있다.
#Optical flow #PCA #DGTM #Hippocampus

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 객체 검출 & 얼굴 영역 검출
Ⅲ. 해마 신경망 알고리즘
Ⅳ. 전체 시스템 구조와 실험 및 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌
저자소개

참고문헌 (7)

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1. [학술지(정기간행물)] - B. K. P. Horn / 1983 / Determining optical flow / Artificial Intelligence 17 : 185 ~ 203 google schola 2. [학술대회논문] - Lucas, B / 1981 / An Iterative Image Registration Technique with an Application to Stereo Vision / proc. 7th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI) : 674 ~ 679 google schola 3. [기타자료] - Carman Neustaedter / 2002 / An Evaluation of Optical Flow using Lucas and Kanade's Algorithm / Neustaedter google schola 4. [단행본] - 한학용 / 2005 / 패턴인식 개론 / 한빛미디어 : 278 ~ google schola 5. [학술지(정기간행물)] - Oja, E. / 1982 / A simplified neuron model as a principal component analyzer / Journal of Mathematical Biology 15 : 267 ~ 273 google schola

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