• Title/Summary/Keyword: 배경 모델링

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Improved Block-based Background Modeling Using Adaptive Parameter Estimation (적응적 파라미터 추정을 통한 향상된 블록 기반 배경 모델링)

  • Kim, Hanj-Jun;Lee, Young-Hyun;Song, Tae-Yup;Ku, Bon-Hwa;Ko, Han-Seok
    • Journal of the Korea Society of Computer and Information
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    • v.16 no.4
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    • pp.73-81
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    • 2011
  • In this paper, an improved block-based background modeling technique using adaptive parameter estimation that judiciously adjusts the number of model histograms at each frame sequence is proposed. The conventional block-based background modeling method has a fixed number of background model histograms, resulting to false negatives when the image sequence has either rapid illumination changes or swiftly moving objects, and to false positives with motionless objects. In addition, the number of optimal model histogram that changes each type of input image must have found manually. We demonstrate the proposed method is promising through representative performance evaluations including the background modeling in an elevator environment that may have situations with rapid illumination changes, moving objects, and motionless objects.

Face Picture the 3D Modeling System Using a Small Set of Feature Points (적은 수의 특징점을 이용한 얼굴 사진의 3차원 모델링 시스템)

  • 김종찬;박경숙;정선인;허영남;김응곤
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2001.04b
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    • pp.628-630
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    • 2001
  • 사용자에게 친근감 있는 인터페이스를 제공하는 얼굴 모델링에 대한 연구가 활발히 진행 중이다. 본 논문에서는 기존 방법인 3차원 스캐너가 카메라를 이용하지 않고 얼굴의 정면상과 측면상의 사진을 이용하여 크기와 배경의 복잡성에 상관없이 일반적인 특징점을 추출하여 삼각형 메쉬로 구성된 표준 모델을 생성하고 이를 이용해서 3차원 얼굴의 형태를 생성하는 시스템을 제안한다. 추출된 특징점은 각개인의 얼굴 형태에 맞게 변형함으로서 좀더 현실적인 3차원 얼굴 모델링을 제공한다.

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Moving Object Detection in Pan-Tilt Camera using Image Alignment (영상 정렬 알고리듬을 이용한 팬틸트 카메라에서 움직이는 물체 탐지 기법)

  • Baek, Young-Min;Choi, Jin-Young
    • Proceedings of the KIEE Conference
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    • 2008.10b
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    • pp.260-261
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    • 2008
  • 이동 물체 탐지(Object Detection) 기법은 대부분의 감시 시스템에서 가장 초기 단계로서, 이후에 물체 추적(Object Tracking) 및 물체 식별(Object Classification) 등의 지능 알고리듬에 입력으로 사용된다. 따라서 물체의 윤곽의 변화 없이 최대한 정교하게 이동 물체 영역 맵을 생성하는 것이 물체 탐지의 가장 중요한 요소가 된다. 카메라가 고정되어 있는 경우에는 현재 들어오는 영상에 대한 확률적 배경 모델을 생성할 수 있지만, 팬틸트 카메라와 같이 영상의 좌표가 변하는 환경에서는 배경 모델도 계속 변하기 때문에 기존의 배경 모델을 그대로 사용할 수 없다. 본 논문에서는 팬틸트 카메라와 같이 동적인 카메라에서 이동 물체 탐지를 위해, 국소 특징점(Local Feature)를 통해 카메라의 움직임을 판단하여 연속되는 영상간의 변환 행렬(Transformation Matrix)를 구하고 하고, 확률적 배경 모델링을 통한 이동 물체 탐지 기법을 제안한다. 자제 촬영한 이동 카메라 실험영상을 통해서 이 알고리듬이 동적 배경에서도 매우 강인하게 동작하는 것을 검증하였다.

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A Similarity-based Dialogue Modeling with Case Frame and Word Embedding (격틀과 워드 임베딩을 활용한 유사도 기반 대화 모델링)

  • Lee, Hokyung;Bae, Kyoungman;Ko, Youngjoong
    • 한국어정보학회:학술대회논문집
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    • 2016.10a
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    • pp.220-225
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    • 2016
  • 본 논문에서는 격틀과 워드 임베딩을 활용한 유사도 기반 대화 모델링을 제안한다. 기존의 유사도 기반 대화 모델링 방법은 형태소, 형태소 표지, 개체명, 토픽 자질, 핵심단어 등을 대화 말뭉치에서 추출하여 BOW(Bag Of Words) 자질로 사용하였기 때문에 입력된 사용자 발화에 포함된 단어들의 주어, 목적어와 같은 문장성분들의 위치적 역할을 반영할 수 가 없다. 또한, 의미적으로 유사하지만 다른 형태소를 가지는 문장 성분들의 경우 유사도 계산에 반영되지 않는 형태소 불일치 문제가 존재한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서, 위치적 정보를 반영하기 위한 문장성분 기반의 격틀과 형태소 불일치 문제를 해결하기 위한 워드 임베딩을 활용하여 개선된 유사도 기반 대화 모델링을 제안한다. 개선된 유사도 기반 대화 모델링은 MRR 성능 약 92%의 성능을 나타낸다.

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A Similarity-based Dialogue Modeling with Case Frame and Word Embedding (격틀과 워드 임베딩을 활용한 유사도 기반 대화 모델링)

  • Lee, Hokyung;Bae, Kyoungman;Ko, Youngjoong
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2016.10a
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    • pp.220-225
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    • 2016
  • 본 논문에서는 격틀과 워드 임베딩을 활용한 유사도 기반 대화 모델링을 제안한다. 기존의 유사도 기반 대화 모델링 방법은 형태소, 형태소 표지, 개체명, 토픽 자질, 핵심단어 등을 대화 말뭉치에서 추출하여 BOW(Bag Of Words) 자질로 사용하였기 때문에 입력된 사용자 발화에 포함된 단어들의 주어, 목적어와 같은 문장성분들의 위치적 역할을 반영할 수 가 없다. 또한, 의미적으로 유사하지만 다른 형태소를 가지는 문장 성분들의 경우 유사도 계산에 반영되지 않는 형태소 불일치 문제가 존재한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서, 위치적 정보를 반영하기 위한 문장성분 기반의 격틀과 형태소 불일치 문제를 해결하기 위한 워드임베딩을 활용하여 개선된 유사도 기반 대화 모델링을 제안한다. 개선된 유사도 기반 대화 모델링은 MRR 성능 약 92%의 성능을 나타낸다.

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Parametric Video Compression Based on Panoramic Image Modeling (파노라믹 영상 모델에 근거한 파라메트릭 비디오 압축)

  • Sim Dong-Gyu
    • Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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    • v.43 no.4 s.310
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    • pp.96-107
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    • 2006
  • In this paper, a low bitrate video coding method based on new panoramic modeling is proposed for panning cameras. An input video frame from a panning camera is decomposed into a background image, rectangular moving object regions, and a residual image. In coding the background, we employ a panoramic model that can account for several image formation processes, such as perspective projection, lens distortion, vignetting and illumination effects. Moving objects aredetected, and their minimum bounding rectangular regions are coded with a JPEG-2000 coder. We have evaluated the effectiveness of the proposed algorithm with several indoor and outdoor sequences and found that the PSNR is improved by $1.3{\sim}4.4dB$ compared to that of JPEG-2000.

Automatic Face Detection using Symmetry and Hough-like Ellipse Fitting (대칭성과 타원 모델링에 기반한 복잡한 배경에서의 얼굴 검출)

  • Seo, Jeong-Ik;Choi, Il;Chien, Sung-Il
    • Proceedings of the IEEK Conference
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    • 2000.09a
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    • pp.461-464
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    • 2000
  • 본 논문에서는 복잡한 배경과 조명의 영향과 그리고 얼굴의 크기가 변화하는 경우에도 주어진 영상으로부터 얼굴을 검출하는 새로운 효율적인 방법을 제안한다. 정면 얼굴의 경계선이 타원과 유사한 형태를 가지며 얼굴을 수직으로 이등분하는 직선을 기준으로 얼굴의 좌우 외곽선은 반사 대칭 (reflection symmetry) 의 조건을 만족한다. 이러한 반사 대칭의 조건을 허프 (Hough) 변환과 유사한 타원 모델링에 결합하여 주어진 영상에서 얼굴을 검출한다. 얼굴이 포함된 다양한 영상에서 실험을 통하여 제안한 얼굴 검출방법의 타당성을 확인하였다.

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Moving Objects Identification Using FAST Corner Points and Earth Mover's Distnace (FAST 코너점과 Earth Mover's Distance를 이용한 다수의 이동물체 식별 알고리즘)

  • Lee, Jung Sik;Woo, Byong Jo;Joo, Young Hoon
    • Proceedings of the KIEE Conference
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    • 2015.07a
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    • pp.1359-1360
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    • 2015
  • 본 논문에서는 FAST 코너점과 EMD를 이용한 다수의 이동물체 식별 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 먼저 영상 내의 이동물체를 추출하기 위한 기법으로 GMM을 기반으로 배경을 모델링 하며, 모델링 된 배경에서 추출된 이동물체를 인식하기 위해 라벨링 기법을 수행한다. 그 다음 인식된 다수의 이동물체 식별을 위해 FAST 코너점과 색상 기반의 EMD 알고리즘을 융합한 다수의 이동물체 식별 방법을 제안하며, 최종적으로, 실내 환경 내에서의 실험을 통해 제안한 방법의 응용 가능성을 증명한다.

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Detection of a Moving Object in the Mellin Transform (Mellin Transform에서의 물체 이동 검출)

  • 박수현;이병욱
    • The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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    • v.27 no.2A
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    • pp.157-164
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    • 2002
  • The Mellin Transform is a well-known method to find out transformations between two overlapping images. This paper models a scene with an object moving with different velocities. Also, it analyzes the relationship of the detected correlation peak to the spectrum of the background and an object. Lastly, we investigate the optimal solution of the image registration parameters minimizing the effect of the noise from the Mellin Transform by applying the Wiener filter concept.