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학술저널
저자정보
Tan Dat Trinh (Chonnam National University) Xinjie Ma (Chonnam National University) Jin Young Kim (Chonnam National University)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제15권 제7호(JKIIT, Vol.15, No.7)
발행연도
2017.7
수록면
101 - 117 (17page)
DOI
10.14801/jkiit.2017.15.7.101

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본 논문에서는 이동가우시안평균방법(RGA)을 개선함으로써 열화상영상에서 배경차감을 위한 새로운 방법을 제안한다. 먼저 영역기반의 강인한 주성분분석(RPCA)를 채용하여 영상내 움직이는 존재가 있더라도 배경영상을 정확하게 모델링 할 수 있는 방법을 제안한다. RGA의 계산량 감소와 성능향상을 위하여, 픽셀 선택성과 불규칙 공간상 서브샘플링 기술이 배경 갱신에 도입하였다. 또한, 열화상영상에 존재하는 급격한 세기분포 변화를 다루기 위하여, 히스토그램의 비대칭도(skewness)에 근간하여, 급격한 변화의 영상을 탐지하고, 히스토그램 정합방법을 위하여 문제를 해결하기 위한 방법을 제안하였다. 최종적으로 형태론적 연산을 위하여 후보 객체 영역을 결정하여 인간탐지를 위한 ROI(region of interest) 영역의 개수를 감소시켰다. 열화상 데이터베이스를 이용한 실험결과, 제안한 방법이 기본 RGA에 비하여 매우 우수한 성능을 보였다. 특히, 재현율과 정밀도 그리고 F값이 기존의 RGA가 76.12%, 42.80% 그리고 39.64%에 비하여, 제안한 방법은 82.02%, 75.08%, 및 73.20%이었다.

목차

Abstract
요약
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Background Modeling for Running Gaussian Average (RGA)
Ⅲ. Improved Running Gaussian Average
Ⅳ. Experiments and Results
Ⅴ. Conclusion
References

참고문헌 (16)

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