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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 김원하
- 발행연도
- 2016
- 저작권
- 경희대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수1
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영상에서 배경으로부터 객체를 분류하는 영상 분류 알고리즘은 물체 인식 및 추적 등 다양한 응용분야에서 중요하다.
본 논문에서는 고정된 카메라에서 다수의 초기 프레임을 참조하여 실시간 영상 분류 방법을 제안한다. 먼저 전경과 배경을 구분하는 확률모델을 제안하였으며 초기 프레임 동안에 카메라의 특성을 추출하여 카메라에 적응적으로 영상을 분류한다. 또한 분류된 영상에서 human의 특징을 이용하여 분류된 결과를 보정하는 방법을 제안한다. 마지막으로 제안한 알고리즘의 복잡도를 최소화 하여 실시간으로 영상을 분류한다.
본 논문에서는 고정된 카메라에서 다수의 초기 프레임을 참조하여 실시간 영상 분류 방법을 제안한다. 먼저 전경과 배경을 구분하는 확률모델을 제안하였으며 초기 프레임 동안에 카메라의 특성을 추출하여 카메라에 적응적으로 영상을 분류한다. 또한 분류된 영상에서 human의 특징을 이용하여 분류된 결과를 보정하는 방법을 제안한다. 마지막으로 제안한 알고리즘의 복잡도를 최소화 하여 실시간으로 영상을 분류한다.
목차
제 1 장. 서론 -------------------------------------------------------- 1제 2 장. 영상 및 카메라 특성 분석기반 영상 분류 방법 --------------------- 32.1 Intensity 차이를 이용한 분류 방법 ------------------------------ 42.2 색 차이를 이용한 분류 방법 ------------------------------------ 62.3 Texture 차이를 이용한 분류 방법 ------------------------------- 8제 3 장. Human 인식기반 영상 분류 보정기법 --------------------------- 113.1 Face 검출을 활용한 Human 검출 ------------------------------ 113.2 Skeleton을 이용한 전경 분류결과 보정 -------------------------- 12제 4 장. 실험 ------------------------------------------------------ 15제 5 장. 결론 ------------------------------------------------------- 22참 고 문 헌 -------------------------------------------------------- 23
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