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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김동현 (인하대학교) 송광호 (인하대학교) 김유성 (인하대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제24권 제5호
발행연도
2018.5
수록면
234 - 244 (11page)
DOI
10.5626/KTCP.2018.24.5.234

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2018

상황 인식용 Ground Truth 데이터의 자동 생성을 위한 외부 인식기 연동 API 개발
김동현 ,  송광호 ,  김유성 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 2018.05 학술저널
상황 인식용 Ground Truth 데이터의 자동 생성을 위한 외부 인식기 연동 API 개발
김동현 정보통신공학과 2018.01 학위논문

초록· 키워드

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지능형 CCTV의 이상 상황 인식용 Ground Truth(GT) 데이터의 생성을 위해 사용되는 비디오 주석 생성 시스템은 대량성, 다양성, 상세성을 만족해야 한다. 본 연구팀은 이전 연구에서 대량성, 다양성을 만족시키기 위한 목적으로 인터페이스 파일을 통해 외부 인식기를 연동하여 주석을 자동 생성하는 INHA-VAS를 제안하였다. 하지만 INHA-VAS는 외부 인식기 연동시에 과도한 노력이 필요하고, 상세성을 만족시키지 못하였기 때문에 주석자의 노력을 최소화하고, 이미지 인식기를 통해 상세성을 지원하는 INHA-VAS API를 제안한다. API의 효용성 검증 실험을 진행한 결과 INHA-VAS API가 더 쉽게 외부 인식기를 연동함을 알 수 있었다. 또한, INHA-VAS API를 활용하는 INHA-VAS가 대량성, 다양성, 상세성을 만족하는 것으로 보아 INHA-VAS가 상황 인식용 GT 데이터를 생성하는 데 적합한 비디오 주석생성 시스템임을 알 수 있었다.
#비디오 주석 생성 시스템 #자동 비디오 주석 생성 #외부 인식기 연동 API #상황 인식용 지상실측 데이터 제작 #외부 이미지 인식기 연동 #video annotation system #automatic video annotation generation #third-party detector linking API #ground truth data for event recognition #third-party image detector linking

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련연구
3. INHA-VAS API
4. 실험
5. 결론 및 향후 연구
References

참고문헌 (21)

참고문헌 신청
Zhang, Shanshan, et al., How far are we from solving pedestrian detection?, Proc. of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2016. Gao, Yuan, et al., Violence detection using oriented violent flows, Journal of Image and vision computing, Vol. 48, 2016. Cheng, De, et al., Person re-identification by multi-channel parts-based cnn with improved triplet loss function, Proc. of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2016. Witten, Ian H., et al., Data Mining: Practical machine learning tools and techniques, Morgan Kaufmann, 2016. Myeongseon Hwang, Hyunchul Kang, Design of a Dataset of Pedestrian and Vehicle in Urban Images, Journal of KIISE Transactions on Computing Practices (KTCP), Vol. 20, No. 3, 2014.

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