• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2011년도 제43차 동계학술발표논문집 19권1호
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• pp.273-275
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• 2011

본 논문에서는 효과적인 객체 추적을 위해 가우시언 믹스처 기반의 그림자 제거 알고리즘을 제안하고, GPGPU(General Purpose GPU) 아키텍처인 NVIDIA 사의 CUDA(Compute Unified Device Architecture)를 이용하여 기존의 객체 추적 알고리즘의 컴퓨팅 시간을 개선하는 모델을 제안한다. 이 시스템은 GPU를 이용한 가우시언 믹스처 모델 기반의 객체 추적 알고리즘으로 전경과 배경 분리 시 CPU와 GPU의 프로세스 시간을 적절히 분배하여 소모되는 연산시간을 줄이고, 고 해상도의 이미지에서의 객체 분리 및 추적의 시스템 처리량을 최대화 한다. 객체 추출 후 효과적인 추적을 위해 예측 모델인 칼만 필터를 사용한다.