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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2011.12
- 수록면
- 159 - 169 (11page)
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본 논문에서는 감시영역을 벗어난 후 다시 돌아온 객체에 대한 배회행위를 효과적으로 인식 할 수 있는 지능형 배회행위 검출 시스템을 제안한다. 전경과 배경을 가우시안 혼합 모델을 이용하여 분리하고 그림자를 제거하여 객체를 인식한 후, 객체의 색도 히스토그램을 이용하여 감시영역을 벗어난 후 돌아온 객체들을 판단하고 감시영역에 존재하는 시간을 보전한다. 배회행위를 판단하기 위해 카메라 캘리브레이션을 통해 실세계 배회패턴과 같은 행태의 매크로 블록을 영상좌표에 도입한 후 배회궤적을 추출하고, 감시영역에 객체가 존재하는 시간을 함께 고려하여 배회행위를 판단한다. 제안하는 방법은 실험에 사용된 모든 배회행위 프레임에서 정확하게 배회행위를 검출하여 그 효과를 입증하였다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 배회행위 검출 관련 연구
Ⅲ. 배회행위 검출 시스템
Ⅳ. 실험환경 및 성능평가
Ⅴ. 결론
참고문헌
著者紹介
참고문헌 (17)
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박구만 / 2010 / 지능형 감시 카메라 동향 및 시나리오 연구 / CCTV 저널 :124~130
유정희 / 2008 / 지능형 영상보안 기술현황 및 동향 / 전자통신 동향분석 23(4):80~87
C. Stauffer / 1999 / Adaptive Background Mixture Models for Real- Time Tracking / Proceedings 1999 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition :246~252
S. Atev / 2004 / Practical mixtures of Gaussians with brightness monitoring / Proc. IEEE Intelligent Transportation Systems Conf :423~428
P. W. Power / 2002 / Understanding background mixture models for foreground segmentation / Proc. Image Vision Comput., Auckland, New Zealand :267~271
유정희 / 2008 / 지능형 영상보안 기술현황 및 동향 / 전자통신 동향분석 23(4):80~87
C. Stauffer / 1999 / Adaptive Background Mixture Models for Real- Time Tracking / Proceedings 1999 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition :246~252
S. Atev / 2004 / Practical mixtures of Gaussians with brightness monitoring / Proc. IEEE Intelligent Transportation Systems Conf :423~428
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