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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
한희일 (한국외국어대학교) 박수빈 (한국외국어대학교)
저널정보
대한전자공학회 전자공학회논문지-SP 電子工學會論文誌 第48卷 SP編 第1號
발행연도
2011.1
수록면
157 - 165 (9page)

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본 논문에서는 마르코프 랜덤 필드(Markov random fields: MRF) 기반으로 배경을 모델링하는 방식과 함께 관련 파라미터들을 추정하는 알고리즘을 제안한다. 화소 기반의 배경 모델링 기법은 인근 화소 간의 연관성을 고려하지 않고 화소 단위의 시간적 변화에 대한 통계적 특성에 주로 의존하므로 판정 오류를 줄이는데 한계가 있다. 제안 알고리즘은 화소 기반으로 배경모델을 일차적으로 수행한 다음 MRF를 이용하여 시공간적으로 인근한 화소 간의 상호 의존성을 활용하여 배경모델의 정확도를 향상시키는데 그 목적을 두고 있다. MRF는 기본적으로 파라미터의 크기에 매우 민감하므로 기존의 MRF 기반 알고리즘은 이미지에 따라 적절한 값을 사전에 구하여 적용하고 있다. 제안한 방식은 초기에 임의의 파라미터로 배경/전경 상태변수를 구한 후에 이의 통계적 특성을 이용하여 파라미터들을 추정하고 추정된 파라미터를 적용하여 상태변수를 재차 구하는 과정을 반복함으로써 최적의 파라미터에 적응적으로 수렴하도록 조정한다. 실내외의 다양한 환경에서 촬영한 비디오를 이용하여 제안한 방식 성능을 확인한다.
#Visual surveillance #Background subtraction #Pixel-based background modeling #Markov random fields

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. MRF를 이용한 전경 검출
Ⅲ. 실험 결과
Ⅳ. 결론
참고문헌
저자소개

참고문헌 (12)

참고문헌 신청
1. [학술지(정기간행물)] - C. Stauffer / 1999 / Adaptive background mixture models for real-time tracking / international Journal of Computer Vision, IEEE International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition 2 : 246 ~ 252 google schola 2. [학술지(정기간행물)] - A. Elgammal / 2002 / Background and foreground modeling using nonparametric kernel density estimation for visual surveillance / Proc. IEEE 90 (7) : 1151 ~ 1163 google schola 3. [학술대회논문] - D. Buttler / 2003 / Real-time adaptive background segmentation / ICASSP'03 : 349 ~ 352 google schola 4. [학술지(정기간행물)] - K. Kim / 2005 / Real-time foreground-background segmentation using codebook model / Elsevier Real-Time Imaging 11 : 172 ~ 185 google schola 5. [학술대회논문] - J. Migdal / 2005 / Background subtraction using Markov thresholds / Proceedings of the IEEE Workshop on Motion and Video Computing(WACV/MOTION'05) google schola

이 논문의 저자 정보

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변형된 MRF-기반 윤관석 추적을 이용한 고품질 깊이 정보 생성 기법
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