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적응형 배경 모델링을 이용한 객체 인식 시스템에 관한 연구
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | 김현준 | - |
| dc.date.accessioned | 2017-02-22T06:56:33Z | - |
| dc.date.available | 2017-02-22T06:56:33Z | - |
| dc.date.issued | 2015 | - |
| dc.date.submitted | 57069-12-18 | - |
| dc.identifier.uri | http://kmou.dcollection.net/jsp/common/DcLoOrgPer.jsp?sItemId=000002175761 | ko_KR |
| dc.identifier.uri | http://repository.kmou.ac.kr/handle/2014.oak/10056 | - |
| dc.description.abstract | 최근 정보화 및 컴퓨터 비전 기술의 발전과 함께 객체의 인식 및 추적 기능을 가진 CCTV시스템이 다양한 분야에서 연구되고 있다. 하지만 실외환경에서 발생할 수 있는 그림자의 변화, 조명의 변화, 움직이는 요소들과 같은 배경의 변화는 객체 인지성능에 영향을 주게 된다. 따라서 실외환경에서 배경의 변화를 실시간으로 갱신하기 위해 본 논문에서는 다양한 배경 모델링 기법들을 분석하고, score 요소를 기반으로 한 배경 갱신 알고리즘을 제안한다. 실험을 통해 배경변화에 의한 잡음 및 객체 인식 성능의 비교를 통하여 제안한 방법의 배경 갱신 성능의 유효성을 입증하였다. | - |
| dc.description.tableofcontents | 1. 서 론 1 1.1 연구 배경 1 1.2 연구 내용 2 2. 관련 이론 및 연구 3 2.1 차 영상(Background subtraction) 5 2.2 Median Background Model 7 2.3 Running Gaussian Average 8 2.4 Approximated Median Filtering 9 2.5 Eigenbackgrounds 10 2.6 Mixture of Gaussian Model 11 2.7 Cooccurrence 15 2.8 지역 히스토그램 15 3. 제안하는 적응형 배경 모델링 16 4. 실험 및 분석 20 4.1 배경 갱신 알고리즘을 위한 기초 연구 20 4.1.1 실외 환경에서 발생하는 다양한 배경 변화 요소 20 4.1.2 본 실험에 사용된 영상의 분석 22 4.1.3 차영상을 이용한 실외 환경의 배경갱신 기법의 특성 23 4.1.4 RGA을 이용한 실외 환경의 배경 갱신 기법의 특성 25 4.1.5 GMM을 이용한 실외 환경의 배경 갱신 기법의 특성 27 4.1.6 AMF를 이용한 실외 환경의 배경 갱신 기법의 특성 29 4.2 제안한 알고리즘을 이용한 실험 결과 31 5. 결론 및 고찰 33 참고문헌 34 | - |
| dc.language | kor | - |
| dc.publisher | 한국해양대 대학원 | - |
| dc.title | 적응형 배경 모델링을 이용한 객체 인식 시스템에 관한 연구 | - |
| dc.type | Thesis | - |
| dc.date.awarded | 2015-02 | - |
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