Recent research has seen significant improvements in various object detection and classification models overall. However, the study of object detection and classification in situations where objects are partially obscured remains an intriguing research topic. Particularly in the military domain, unmanned combat systems are often used to detect and classify objects, which are typically partially concealed or camouflaged in military scenarios. In this study, a method is proposed to enhance the classification performance of partially obscured objects. This method involves adding occlusions to specific parts of object images, considering the surrounding environment, and has been shown to improve the classification performance for concealed and obscured objects. Experimental results demonstrate that the proposed method leads to enhanced object classification compared to conventional methods for concealed and obscured objects.
본 논문에서는 패턴 인식의 전형적인 경우인 보이기 기반 물체 인식(Appearance based object recognition)을 수행하기 위하여, 일반적인 퍼지 분류 모델과, 서포트 벡터 머신을 하이브리드(hybrid) 하게 연결한 서포트 벡터 기반 퍼지 분류 시스템이라는 새로운 방법을 제안하고 이에 대하여 연구한다. 일반적인 분류(classification)문제의 경우 두 클래스로 구분하는데 최적의 성능을 가지고 있는 서포트 벡터 머신이 다중클래스(Multiclass)의 경우 발생 하는 계산량의 증가 문제를 해 결하기 위하여 다중 클래스 분류(Multiclass classification)에 장점을 가진 퍼지 분류 시스템을 도입, 서포트 벡터 머신에 연결함으로써 단점을 보완하는 시스템을 제안한다. 즉 서포트 벡터 머신을 통해 퍼지 시스템의 구조를 러닝(learning)하는데 사용하여 최종 적으로는 퍼지 분류 시스템(Fuzzy Classifier)이 나오도록 하는 것이다. 이 시스템의 성능을 확인하고자 여러 가지 물체들에 대한 이미지를 가지고 있는 COIL(Columbia Object Image Library) 데이터 베이스를 사용하여 보이기 기반 물체 인식(Appearance based Object Recognition)을 수행 하였으며 이를 순수한 서포트 벡터 머신만을 이용하여 물체 인식을 수행한 경우와 정확도 및 인식 시간에 대하여 비교하였다.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
/
2007.11a
/
pp.279-283
/
2007
움직이는 물체를 분류하는 것은 영상 감시 시스템에서 가장 중요한 분야 중의 하나이다. 사람과 자동차는 영상 감사 시스템에서 인식해야 하는 가장 중요한 물체의 종류이기 때문에 본 연구에서는 인식하는 물체의 종류를 이것들로 제한한다. 사용되는 특성으로는 물체의 움직임에서 추출되는 특성과 형태에서 추출되는 특성이 있다. 이 두 가지 특성들은 정지된 하나의 카메라로부터 입력된 영상에 나타나는 물체를 분류하기 위하여 사용된다. 움직임으로부터 추출되는 특성은 연결 성분 분석을 이용한 물체 추적과 밀접한 관련이 있다. 그리고 형태 기반 특성에 관한 학습은 종횡비(aspect ratio)와 4개의 윤곽선을 가지고 수행된다. 움직임 기반 특성과 종횡비는 물체를 사람과 자동차로 구분하는데 이용되고 각각의 종류를 더욱 세분화하기 위하여 4개의 윤곽선이 사용된다.
Islam, Mohammad Khairul;Jahan, Farah;Min, Jae-Hong;Baek, Joong-Hwan
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
/
v.48
no.4
/
pp.12-20
/
2011
In this paper, we propose an efficient object detection and classification algorithm for video surveillance applications. Previous researches mainly concentrated either on object detection or classification using particular type of feature e.g., Scale Invariant Feature Transform (SIFT) or Speeded Up Robust Feature (SURF) etc. In this paper we propose an algorithm that mutually performs object detection and classification. We combinedly use heterogeneous types of features such as texture and color distribution from local patches to increase object detection and classification rates. We perform object detection using spatial clustering on interest points, and use Bag of Words model and Naive Bayes classifier respectively for image representation and classification. Experimental results show that our combined feature is better than the individual local descriptor in object classification rate.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
/
v.20
no.4
/
pp.57-67
/
2015
The concept of detection and classification of objects based on infrared camera is widely applied to military applications. While the object detection technology using infrared images has long been researched and the latest one can detect the object in sub-pixel, the object classification technology still needs more research. In this paper, we present object classification method based on measured radiant intensity of objects such as target, artillery, and missile using infrared camera. The suggested classification method was verified by radiant intensity measuring experiment using black body. Also, possible measuring errors were compensated by modelling-based correction for accurate radiant intensity measure. After measuring radiation of object, the model of radiant intensity is standardized based on theoretical background. Based on this research, the standardized model can be applied to the object classification by comparing with the actual measured radiant intensity of target, artillery, and missile.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
/
v.21
no.5
/
pp.218-232
/
2022
Researches are underway to use a radar sensor, a sensor used for object recognition in vehicles, for position estimation. In particular, a method of classifying dynamic and static objects using the Doppler velocity, the output from the radar sensor, and calculating ego-motion using only static objects has been researched recently. Also, for the existing dynamic object classification, several methods using RANSAC or robust filtering has been proposed. Still, a classification method with higher performance is needed due to the nature of the position estimation, in which even a single failure causes large effects. Hence, in this paper, we propose a method to improve the classification performance compared to existing methods through tracking and filtering of dynamic objects. Additionally, the method used a GMPHD filter to maximize tracking performance. In effect, the method showed higher performance in terms of classification accuracy compared to existing methods, and especially shows that the failure of the RANSAC could be prevented.
Kim, Heon-Gi;Jo, Seong-Won;Kim, Jae-Min;Lee, Jin-Hyeong
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
/
2007.11a
/
pp.427-430
/
2007
기존의 LVQ(Learning Vector Quantization) 방법을 이용하여 물체를 분류하면 데이터의 학습이 빠르고 연산량이 적어 실시간으로 물체를 분류할 수 있는 장점이 있다. 하지만 데이터의 훈련시 output neuron의 개수를 정확히 예측할 수 없고 output neuron의 개수에 따라 물체를 분류하는 정확도가 매우 달라질 수 있다. 그러므로 본 논문에서는 output neuron의 개수를 데이터의 특성에 맞게 결정해주는 알고리즘을 제시한다. DLVQ(Dynamic Learning Vector Quantization) 알고리즘은 승자로 결정된 가중치 벡터의 부류가 샘플 데이터의 부류와 같으면 업데이트하고 다르면 새로운 가중치 벡터로 생성한다. 제한한 알고리즘의 가장 다른 부분은 미리 output neuron의 개수를 정하는 것이 아니라 훈련 과정에서 동적으로 output neuron의 개수를 생성하는 것이다. 그리고 클러터의 구분 방법을 제시하여 사람, 차, 클러터를 구분할 수 있다.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
/
v.53
no.3
/
pp.91-98
/
2016
Detection and classification of underwater objects in sonar imagery are challenging problems. This paper proposes a system that detects and identifies underwater objects at the sea floor level using a sonar image and image processing techniques. The identification process of underwater objects consists of two steps; detection of candidate regions and identification of underwater objects. The candidate regions of underwater objects are extracted by image registration through the detection of common feature points between the reference background image and the current scanning image. And then, underwater objects are identified as the closest pattern within the database using eigenvectors and eigenvalues as features. The proposed system is expected to be used in efficient securement of Q route in vessel navigation.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
/
2023.07a
/
pp.539-540
/
2023
최근 물체 인식 모델의 성능을 개선하기 위한 다양한 연구가 진행 중이다. 본 논문에서는 K-means 기반 앵커박스 선정 기법을 적용한 새로운 물체 인식 모델 성능 개선 방법을 제안한다. 제안된 방법은 항만 내 설치된 컨테이너 사고를 예방하기 위한 컨테이너 사고위험도 분류 모델에 적용하여 성능 평가를 하였다. 특히, 컨테이너 사고위험도 분류 모델은 작은 물체를 인식해야 하며 이런 환경에서는 기존 물체 인식 모델 성능이 낮게 나타난다. 본 논문에서는 제안한 K-means 기반 앵커박스 선정 기법을 적용하여 물체 인식 모델 성능이 개선됨을 확인하였디.
In this paper, we propose a method to detect interesting objects in inaccessible areas using high resolution satellite images. We define the interesting objects as a set of objects which have conceptually similar image patterns, not having exact sizes or shapes. In this paper, we developed a learning and classifier of Support Vector Machine (SVM) that extracts characteristic data for inputted images using Histogram of Gradients (HOG) feature and detects similar objects in other images using the characteristic data. As automatic search of interesting objects in our proposed method, we identify that our method provides reduced time and efforts for manual searching similar objects.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.