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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
정재영 (동양대학교)
저널정보
한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제17권 제5호
발행연도
2016.10
수록면
375 - 381 (7page)

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최근 코드북 기반의 전ㆍ배경 분리 알고리즘에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 코드북은 입력 영상 시퀀스로부터 화소당 하나씩 만들어 지는데, 코드북 내의 각 코드워드는 동일 위치의 훈련 화소들을 대상으로 양자화를 수행한 클러스터 대표 벡터이다. 일반적인 코드북 기반 방법들은 초기 배경 모델 생성을 위하여 긴 시간동안 훈련 샘플들의 학습 과정을 거친다. 본 논문에서는 초기 몇 장의 프레임으로부터 간단한 중위수 연산을 통하여 초기 배경 모델을 생성하고, 시간의 흐름에 따라 변화된 배경 정보를 포함할 수 있도록 코드워드의 사용 빈도수에 기반하여 배경 모델을 갱신한다.
제안한 알고리즘을 OpenCV 3.0과 연동하여 C언어로 구현하여 몇 개의 PETS2009 데이터에 적용 실험하였다. 해당 데이터는 준-주기적 움직임을 갖는 영상 시퀀스, 이동 물체의 일시 정지 등의 시나리오를 포함하고 있다. 실험을 통하여 제안한 방식이 GMM 알고리즘, 표준 코드북 알고리즘에 비하여 우수한 성능을 나타내고 있음을 확인하였다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 표준 코드북 모델
3. 제안 알고리즘
4. 실험결과
5. 결론
References

참고문헌 (12)

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2017-004-001565936