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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2011.7
- 수록면
- 12 - 20 (9page)
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본 논문은 비디오 감시 장치에 사용되는 효율적인 물체 검출 및 분류 알고리즘을 제안한다. 이전 연구는 주로 Scale Invariant Feature Transform (SIFT)나 Speeded Up Robust Feature (SURF)와 같은 특정 형태의 특징을 이용해 물체를 검출하거나 분류하였다. 본 논문에서는 물체 검출 및 분류에 상호 작용하는 알고리즘을 제안한다. 이는 로컬 패치들로부터 얻어지는 텍스쳐나 컬러 분포 같은 서로 다른 특성을 갖는 특징값을 이용해 물체의 검출 및 분류율을 높인다. 물체 검출에는 특징점 들의 공간적인 클러스터링을, 이미지 표현이나 분류에는 Bag of Words 모델과 Naive Bayes 분류기를 사용한다. 실험을 통해 제안한 기법이 로컬 기술자를 사용한 물체 분류기법보다 우수한 성능을 나타냄을 보인다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Proposed Approach
Ⅲ. Feature Extraction
Ⅳ. Bag of Words Model
V. Object Detection and Classification
Ⅵ. Experimental Results
Ⅶ. Conclusions
References
저자소개
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