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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 문영식
- 발행연도
- 2013
- 저작권
- 한양대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
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적외선 영상에서 객체 검출은 객체의 크기에 따라 다양한 방법이 적용 가능하다. 점 표적(Point Target)이 아닌 객체의 검출은 점 표적에 비해 계산 복잡도가 높은 방법이 요구된다. 객체 검출의 복잡도를 줄이기 위한 대표적인 방법은 케스케이드(Cascade) 방법이다. 기존의 방법 중 케스케이드 구조를 활용하여 타겟의 분산(Variance)을 기준으로 표적의 분산과 표적 후보군들의 분산을 비교해 비 표적 후보군을 제거하는 방법이 있다. 하지만 분산을 이용한 방법은 비 표적 후보군 제거가 효율적이지 못하고 연산 복잡도가 높아 수행 시간이 길다.
본 논문에서는 적외선 영상에서 표적을 검출하기 전 비 표적 후보군을 효율적으로 제거하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 패치 이진 비율(Patch Binary Ratio)을 이용하여 표적 후보군과 비 표적 후보군을 분류해 전처리 단계에서 비 표적 후보군을 제거한다. 실험 결과를 통하여 기존의 방법인 분산맵(Variance Map)보다 제안하는 방법이 효율적 표적 제거와 수행 시간에서 성능이 우수함을 확인하였다.
본 논문에서는 적외선 영상에서 표적을 검출하기 전 비 표적 후보군을 효율적으로 제거하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 패치 이진 비율(Patch Binary Ratio)을 이용하여 표적 후보군과 비 표적 후보군을 분류해 전처리 단계에서 비 표적 후보군을 제거한다. 실험 결과를 통하여 기존의 방법인 분산맵(Variance Map)보다 제안하는 방법이 효율적 표적 제거와 수행 시간에서 성능이 우수함을 확인하였다.
목차
요 약 ……………………………………………………………………………… ⅰ목 차 ……………………………………………………………………………… ⅱ그림 및 표 목차 …………………………………………………………………… ⅳ제 1 장 서 론 ……………………………………………………………………… 11.1 연구 배경 ………………………………………………………………… 11.2 연구 목표 및 내용 ……………………………………………………… 3제 2 장 기존의 연구 ………………………………………………………… 52.1 분산맵을 이용한 비 표적 제거 ………………………………………… 52.2 적분 영상을 이용한 분산맵 연산 ……………………………………… 7제 3 장 제안하는 알고리즘 ……………………………………………………… 93.1 평균 표적 템플릿 생성 ………………………………………………… 113.2 패치 이진 비율과 적응적 문턱치 계산 ……………………………… 133.3 후보군 패치 획득 ……………………………………………………… 153.4 비 표적 분류 …………………………………………………………… 163.5 표적 유사도 계산 ……………………………………………………… 18제 4 장 실험 결과 ………………………………………………………………… 194.1 실험 데이터 ……………………………………………………………… 194.2 실험 결과 ………………………………………………………………… 214.2.1 패치 이진 비율과 표적 유사도 값 변화 실험 ……………… 214.2.1.1 패치 이진 비율 변화 실험 …………………………… 214.2.1.2 표적 유사도 값 변화 실험 …………………………… 264.2.2 기존 방법과 제안하는 방법의 성능 비교 …………………… 284.2.2.1 전체 검출 수행 결과 영상 …………………………… 284.2.2.2 비 표적 후보 제거율 비교 …………………………… 364.2.2.3 재현율 비교 …………………………………………… 374.2.2.4 수행 속도 비교 ………………………………………… 38제 5 장 결론 및 향후 과제 ……………………………………………………… 39참고 문헌 …………………………………………………………………………… 40ABSTRACT ……………………………………………………………………… 42감사의 글 …………………………………………………………………………… 43
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