실시간 다중 객체 인식 및 추적 기법
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.author | 김대훈 | - |
dc.contributor.author | 노승민 | - |
dc.contributor.author | 황인준 | - |
dc.date.accessioned | 2021-09-07T00:55:41Z | - |
dc.date.available | 2021-09-07T00:55:41Z | - |
dc.date.created | 2021-06-17 | - |
dc.date.issued | 2012 | - |
dc.identifier.issn | 1226-9026 | - |
dc.identifier.uri | https://scholar.korea.ac.kr/handle/2021.sw.korea/109658 | - |
dc.description.abstract | 본 논문에서는 객체의 관심점(interest points)에 대한 지역 특징 기술자를 이용하여 이미지나 동영상에서 다수의 관심 객체를 효과적으로 인식하고 추적하기 위한 기법을 제안한다. 이를 위해 먼저 대상이 되는 객체를 포함하는 다양한 이미지를 수집하고 SURF 알고리즘을 적용하여 객체의 관심점과 그들에 대한 지역 특징 기술자를 생성한다. 지역 특징에 대한 통계적인 분석을 통하여 관심점들 중에서 해당 객체의 특성을 가장 잘 표현하는 대표점(representative points)을 선택하고 이를 바탕으로 이미지에 존재하는 객체를 인식한다. 또한, 지역 특징 기술자의 정합을 응용하여 각 SURF 지점들의 움직임 벡터를 생성하고 이를 기반으로 실시간으로 객체를 추적한다. 제안하는 기법은 모든 객체를 독립적으로 다루기 때문에, 여러 개의 객체를 동시에 인식하고 추적할 수 있다. 다양한 실험을 통해, 동영상에서 객체의 존재 여부 및 종류를 신속하게 판별하고 관심 객체의 추적을 효과적으로 수행할 수 있음을 보인다. | - |
dc.language | Korean | - |
dc.language.iso | ko | - |
dc.publisher | 한국항행학회 | - |
dc.title | 실시간 다중 객체 인식 및 추적 기법 | - |
dc.title.alternative | Real-time Multi-Objects Recognition and Tracking Scheme | - |
dc.type | Article | - |
dc.contributor.affiliatedAuthor | 노승민 | - |
dc.contributor.affiliatedAuthor | 황인준 | - |
dc.identifier.bibliographicCitation | 한국항행학회논문지, v.16, no.2, pp.386 - 393 | - |
dc.relation.isPartOf | 한국항행학회논문지 | - |
dc.citation.title | 한국항행학회논문지 | - |
dc.citation.volume | 16 | - |
dc.citation.number | 2 | - |
dc.citation.startPage | 386 | - |
dc.citation.endPage | 393 | - |
dc.type.rims | ART | - |
dc.identifier.kciid | ART001659621 | - |
dc.description.journalClass | 2 | - |
dc.description.journalRegisteredClass | kci | - |
dc.subject.keywordAuthor | Object recognition | - |
dc.subject.keywordAuthor | Object tracking | - |
dc.subject.keywordAuthor | Real-time | - |
dc.subject.keywordAuthor | Local feature descriptor | - |
dc.subject.keywordAuthor | 객체 인식 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 객체 추적 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 실시간 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 지역 특징 기술자 | - |
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