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객체 분할을 위한 통계적 검정

Statistical Test for Object Segmentation

  • 사재원 (고려대학교 컴퓨터정보학과) ;
  • 김희영 (고려대학교 응용통계학과) ;
  • 정용화 (고려대학교 컴퓨터정보학과) ;
  • 박대희 (고려대학교 컴퓨터정보학과)
  • Sa, Jaewon (Dept. of Computer and Information Science, Korea University) ;
  • Kim, Hee-Young (Dept. of Applied Statistics, Korea University) ;
  • Chung, Yongwha (Dept. of Computer and Information Science, Korea University) ;
  • Park, Daihee (Dept. of Computer and Information Science, Korea University)
  • 발행 : 2016.04.29

초록

출입이 없는 폐쇄된 환경에서 객체의 자동 감시 시스템은 객체의 움직임을 추적하여 객체의 지속적인 관찰과 함께 행동 패턴을 효율적으로 분석하기 위해 사용되고 있다. 특히, 국내 돈사의 경우 돈사 내 여러 마리의 돼지들을 개별적으로 관리하기 위해 이러한 감시 시스템은 필수적이다. 그러나 여러마리의 돼지들이 근접하여 개별적으로 추적하기 위해서는 비디오 스트림에서의 매 프레임마다 정확한 분리가 되어야 한다. 본 논문에서는 근접한 돼지의 시퀀스에 분리 알고리즘을 이용하여 매 프레임마다 정확도를 측정한 후 통계적 검정을 통하여 근접한 객체에 대한 최적의 분리 알고리즘을 결정하는 방법을 제안한다. 즉, 시퀀스의 연속된 프레임에서 분리 정확도를 계산하고 통계적 가설 검정을 수행하여 분리 정확도가 일정 수치를 넘지 못하면 다른 분리 알고리즘을 수행하도록 결정한다. 실험 결과, 제안 방법을 이용하여 제안된 가설에 의해 매 프레임마다 최적의 분리 알고리즘을 수행하도록 결정하였다.

키워드