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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
최유정 (강원대학교) 김윤 (강원대학교)
저널정보
한국멀티미디어학회 멀티미디어학회논문지 멀티미디어학회논문지 제21권 제5호
발행연도
2018.5
수록면
558 - 570 (13page)

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Recently, object detection is a critical function for any system that uses computer vision and is widely used in various fields such as video surveillance and self-driving cars. However, the conventional methods can not detect the objects clearly because of the dynamic background change in the beach. In this paper, we propose a new technique to detect humans correctly in the dynamic videos like shores. A new background modeling method that combines spatial GMM (Gaussian Mixture Model) and temporal GMM is proposed to make more correct background image. Also, the proposed method improve the accuracy of people detection by using SVM (Support Vector Machine) to classify people from the objects and KCF (Kernelized Correlation Filter) Tracker to track people continuously in the complicated environment. The experimental result shows that our method can work well for detection and tracking of objects in videos containing dynamic factors and situations.
#Object Detection #Object Tracking #GMM #Background Cut #SVM #KCF Tracker

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 제안하는 방법
3. 실험 결과 및 고찰
4. 결론
REFERENCE

참고문헌 (11)

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[학술지(정기간행물)] - R. Jain / 1981 / Dynamic Scene Analysis Using Pixel-Based Processes / Computer 14 (8) : 12 ~ 18 google schola [학술지(정기간행물)] - N.J.B. McFarlane / 1995 / Segmentation and Tracking of Piglets in Images / Machine Vision and Applications 8 (3) : 187 ~ 193 Crossref [학술대회논문] - Z. Zivkovic / 2004 / Improved Adaptive Gaussian Mixture Model for Background Subtraction / IEEE Proceedings of the 17th International Conference on Pattern Recognition 2 : 28 ~ 31 google schola [학술대회논문] - J. Sun / 2006 / Background Cut / Proceeding of European Conference on Computer Vision : 628 ~ 641 google schola [학술지(정기간행물)] - I. Leichter / 2010 / Mean Shift Tracking with Multiple Reference Color Histograms / Computer Vision and Image Understanding 144 (3) : 400 ~ 408 google schola

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