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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 저널정보
- 대한전자공학회 ICEIC : International Conference on Electronics, Informations and Communications ICEIC : 2010
- 발행연도
- 2010.6
- 수록면
- 54 - 57 (4page)
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Object classification has major applications in image retrieval, video summary generation, video surveillance etc. Video surveillance system possesses an important role in the field of security. Video surveillance is a major application where object classification having a vital role. The major drawback of current video surveillance system is that can not prevent intrusion without human interactions. Most of them are semi automated and decision making task mostly depend upon human interactions. Existing systems also deal with the single class, mostly with human class. Classification and recognition of left behind objects is very important for smart video surveillance system. We have developed a smart object classification module for current video surveillance system where we adopted the concept of bag of words. The total work we have finished in two major steps, training which is accomplished in offline, testing is finished at online with still image. We test with four different classes of dataset dividing them into test and training samples and our overall performance is good.
목차
Abstract
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Related Works
Ⅲ. Object Classification System
Ⅳ. Experimental Results
Ⅴ. Conclusion and Future works
Acknowledgements
References
참고문헌 (0)
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