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저자정보
김대환 (연세대학교) 변혜란 (연세대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2010 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 제37권 제2호(C)
발행연도
2010.11
수록면
362 - 367 (6page)

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영상 감시 시스템에 있어 최근의 논문들은 시공간상에서의 궤적이 이동하는 물체의 행동상태를 기술하는 핵심 요소임을 보여주었다. 그러나, 기존의 시공간상의 궤적을 얻기 위한 물체 추적기반의 방법론은 계산장치의 자원을 많이 소모하며 잘못 분류된 전경 화소 들에 의해 쉽게 영향 받는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 그러한 궤적을 얻기 위해 보로노이 테셀레이션(Voronoi Tessellation)을 사용한 새로운 방법을 제안한다. 우리는 전경/배경 분류의 결과를 사용하는 대신에, 현재 프레임에서 배경 프레임을 감한 차 값을 그대로 사용한다. 각 전경 물체의 중심을 구하고 이러한 물체 중심을 가지고 보로노이 테셀레이션을 통하여 개별의 전경 물체를 포함한 영역으로 나눈다. 이러한 영역들을 연결하여 각 물체의 시공간 상의 궤적을 나타내는 비디오클립을 생성한다. 결과로서 생성된 비디오 클립들은 시공간상의 사건을 기술하는 동시발생(Co-occurrence) 행렬을 학습하는 데에 사용된다. 우리는 실험에서 제안된 방법이 물체 추적기반의 방법론에 비하여 물체를 추적하는 데에 빠르며, 비정상 이벤트를 찾는데 더 정확함을 보였다.

목차

요약
1. 서론
2. 전경 추출
3. 보로노이 테셀레이션(Voronoi Tessellation)
4. 셀(Cell) 연결
5. 비디오 클립 군집화
6. 학습 및 분류
7. 실험
8. 결론
9. 참고문헌

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