• 제목/요약/키워드: 배경 모델

검색결과 1,080건 처리시간 0.033초

적응 배경 모델을 이용한 다중 차량 추적 시스템에 관한 연구 (A Study on Multiple Vehicle Tracking System using the Adaptive Background Model)

  • 강은구;김성동;최기호
    • 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국멀티미디어학회 2000년도 추계학술발표논문집
    • /
    • pp.392-395
    • /
    • 2000
  • 본 논문은 도로상에 고정된 카메라의 영상에 들어오는 여러 대의 차량을 추적(tracking)하기 위한 시스템에 대하여 연구하고자 한다. 제안된 차량 추적 시스템은 주변 환경 변화에 따른 배경 이미지 처리를 위하여 적응적 배경 모델(Adaptive Background Model)을 이용한 배경 영상과 연속되어 들어오는 입력 영상과의 차 영상을 이용한 차량 추출 부분과 칼만 필터를 이용하여 효과적으로 위치를 추적하기 위한 차량 추적 단계로 나누어 진다.

  • PDF

인터넷 정산모델 발전동향 및 전망 (Trends and Prospects for Internet Interconnection Models)

  • 변재호;조은진
    • 전자통신동향분석
    • /
    • 제28권5호
    • /
    • pp.221-231
    • /
    • 2013
  • 인터넷 접속료 정산방식은 그동안 피어링과 트랜짓 모델이 주로 활용되어 왔으나 인터넷 트래픽의 폭발적 증가, OTT 서비스 확산 등으로 망 이용대가의 적정 분담을 위해 발신자지불방식(SPNP: Send Party network Pay) 등 새로운 정산모델 도입이 필요하다는 주장도 제기되고 있다. 본고에서는 인터넷 접속료 정산방식으로 활용되어 온 피어링과 트랜짓 정산모델의 특징과 도입배경, 다양한 피어링/트랜짓 변형 모델을 살펴보고, 최근 유렵 통신사업자 협회가 제안한 발신자지불방식 정산모델의 제안 배경 및 ITU, OECD 등 국제기구에서의 논의 동향을 검토해보고자 한다.

  • PDF

많은 통행량과 조명 변화에 강인한 빠른 배경 모델링 방법 (A Fast Background Subtraction Method Robust to High Traffic and Rapid Illumination Changes)

  • 이광국;김재준;김회율
    • 한국멀티미디어학회논문지
    • /
    • 제13권3호
    • /
    • pp.417-429
    • /
    • 2010
  • 배경 제거를 위한 많은 연구가 있어왔음에도 기존의 방법들을 실제 환경에 효과적으로 적용하기에는 아직도 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 배경 제거를 실제 환경에 적용하면서 만나게 되는 다양한 문제들을 해결하기 위해 기존의 가우시안 혼합 모델 방법을 개선하는 배경 제거 방법을 제안한다. 첫째로 제안한 방법은 낮은 계산량을 얻기 위하여 고정 소수점 연산을 이용하였다. 배경 모델링 과정은 변수들의 높은 정밀도를 요구하지 않기 때문에 제안한 방법에서는 고정 소수점 변수를 이용함으로서 정확도를 유지한 채 연산 속도를 크게 향상시킬 수 있었다. 두 번째로 보행자들의 높은 통행량 하에서 흔히 발생되는 전경 객체가 배경으로 학습되는 문제를 피하기 위하여 각 화소의 정적인 정도를 이용하여 배경 모델의 학습 속도를 동적으로 조절하였다. 즉 최근 화소 값에 큰 차이가 발생한 화소들은 배경 영역이 아닐 가능성이 높으므로, 이에 대해 낮은 학습 비율을 적용함으로써 높은 통행량을 보이는 영상에서도 유효한 배경 모델을 유지하는 것이 가능했다. 마지막으로 영상의 빠른 밝기값 변화에 대응하기 위하여 연속한 두 프레임 간의 밝기 변화를 선형 변환으로 추정하였으며, 훈련된 배경 모델을 이 선형 변환에 의해 직접적으로 변환시켜 주었다. 제안한 고정 소수점 연산에 의해 기존의 가우시안 혼합 배경 모델링 방법을 구현한 결과 배경 제거에 기존 방법의 약 30%의 연산시간 만을 필요로 하였다. 또한 제안한 방법을 실제 환경의 영상에 적용한 결과 기존의 배경 제거 방법에 비해 검출률이 약 20% 향상되었으며, 오검률은 5~15% 가량 낮아지는 것을 확인하였다.

다중 모델 색상 히스토그램 역투영을 이용한 물체 추적 기법 (The Object Tracking Method using Multi-model Color Histogram Back-projection)

  • 이정호;정동석
    • 대한전자공학회:학술대회논문집
    • /
    • 대한전자공학회 2000년도 제13회 신호처리 합동 학술대회 논문집
    • /
    • pp.849-852
    • /
    • 2000
  • 본 논문은 배경이 고정되지 않은 복잡한 동영상에서의 물체 추적을 위하여 다중 모델 색상 히스토그램 역투영(Multi Model Color Histogram Back-projection)방법을 제안한다. 색상 히스토그램 역투영(Color Histogram Back-projection)을 이용하면 카메라의 움직임 때문에 발생하는 배경의 변화에 관계없이 물체를 추적할 수 있다. 기존의 방법은 추적하려는 물체에 대해 하나의 모델만을 적용했기 때문에, 배경영역 색분포의 영향을 많이 받는다. 이를 해결하기 위해 다중 모델 색상 히스토그램 역투영 방법을 이용하였다. 이 방법은 추적하려는 물체에 대해 여러 개의 모델을 구하여 각각에 대해 색상 히스토그램 역투영을 수행한다 또한 역투영 이진 영상에서 물체의 위치를 결정하기 위한 수평, 수직 프로젝션 방법의 문제점을 레이블링(Labeling)을 사용하여 보완하였다.

  • PDF

제스처 인터렉션 지원을 위한 동적 사용자 특징 추출 (Moving Object Feature Extraction for the Gesture Interaction)

  • 이제성;최유주
    • 한국HCI학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국HCI학회 2007년도 학술대회 1부
    • /
    • pp.909-914
    • /
    • 2007
  • 본 논문은 조명변화가 심한 주변환경에서 동적객체의 특징정보를 안정적으로 추출하는 기법을 제시한다. 제안기법에서는 우선 조명변화의 효과를 최소화 하기위해 HSI 컬러공간에서 색상(Hue) 강도 및 색상기울기에 대한 평균값과 표준편차 값으로 이루어진 배경모델을 생성한다. 실시간으로 입력되는 동적 객체를 포함한 연속영상에 대하여 각 화소에 대한 색상(Hue) 성분을 추출하고 이웃 화소와의 색상성분에 대한 기울기 크기를 계산한다. 이를 기구축된 배경모델과 비교하여 그 차분값이 일정 임계값을 초과하는 경우 동적 객체의 영역으로 판별한다. 마지막으로 모폴로지 연산을 수행하여 배경영상의 노이즈 영역을 제거한다. 본 논문에서는 기존 동적객체 추출기법과 제안기법을 핸드 트래킹과 전체 몸 움직임 추적의 비교실험을 통하여 제안 기법의 안정성을 보였다. 제안 기법은 극심한 조명변화에 강건하게 동적 객체의 영역정보를 실시간 추출하였다.

  • PDF

원내정당모델의 명료화: 대안적 정당모델과의 비교 논의

  • 채진원
    • 의정연구
    • /
    • 제16권2호
    • /
    • pp.5-37
    • /
    • 2010
  • 본 논문은 그동안 대안적 정당모델의 하나로 제시되어 왔던 원내정당모델에 대한 오해를 불식하고 본 모델이 추구하는 이상향(ideal type)을 보다 명료화하는 것을 목적으로 한다. 이것을 위해 원내정당모델과 경쟁하는 대안적 정당모델들인 대중정당모델, 포괄정당모델, 선거전문가정당모델과 어떠한 차이를 갖는 것인지를 비교하여 논의하고자 한다. 그동안 한국 정당의 문제점을 개선하기 위한 학계의 논의는 크게 '대중정당모델'(mass party model)과 '원내정당모델'(parliamentary party model)로 수렴되어 왔다. 하지만 이 같은 두 정당모델 진영간의 논쟁이 최근까지 지속되고 있는 배경에는 바람직한 정당모델에 대한 학계의 이론적 공감대가 지체되고 있는 측면이 있다. 우선적으로 원내정당모델에 대한 개념정리를 보다 명료화할 필요가 있다. 왜냐하면 그동안 진행되어온 원내정당론자들에 대한 대중정당론자들의 비판은 대체로 '원내정당모델'이 '포괄정당'과 '선거전문가정당'과 태동배경과 강조되는 정당기능측면에서 성격이 다른 모델임에도 불구하고, 마치 같은 것으로 전제한 상태에서 진행되어 왔기 때문이다.

에너지 최소화 방법을 이용한 영상분할 (Image Segmentation with Energy Minimization Method)

  • 강진숙;김진숙;차의영
    • 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국멀티미디어학회 2002년도 춘계학술발표논문집(상)
    • /
    • pp.191-194
    • /
    • 2002
  • 영상분할이란 영상 내에 존재하는 객체를 배경에서 분리해내는 것을 말한다. Active Contour 모델은 객체를 영상에서 분리하는 gradient 기반의 영상분할 방식이다. 전통적인 의미의 Active Contour 모델에서 사용한 gradient 함수 기반의 영상분할은 잡영이 많고 객체와 배경간 뚜렷한 경계가 없는 영상에서는 그 한계를 보이고 있다. 이에 본 논문에서는 이러한 Active Contour 모델의 단점을 극복하기 위한 방법으로 영상 내의 진화곡선에 의존하는 에너지 함수인 Mumford-Shah Functional을 이용한 방법을 제안한다. 이 방법은 영상 내의 Active Contour를 진화시켜 Mumford-Shah 함수의 에너지를 최소화시키는 Level Set 함수를 찾고 Level Set 함수에 의해 얻어진 부분영상에서 히스토그램을 이용한 임계치(thresholding) 방식을 사용하는 보다 효과적인 객체추출 모델이다.

  • PDF

음향학적 모델에 의한 스펙트럼 필터 알고리즘 (Spectrum Filter Algorithm based on Acoustic Model)

  • 최재승
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국정보통신학회 2016년도 추계학술대회
    • /
    • pp.770-772
    • /
    • 2016
  • 본 논문에서는 음성신호처리 시스템에 유용하게 사용되는 음성신호의 특징 파라미터를 출력하는 스펙트럼 필터모델을 사용하여, 배경잡음 환경 하에서 음성신호 중의 잡음을 제거하는 알고리즘을 제안한다. 따라서 본 논문에서는 배경잡음을 제거할 때 고려해야 할 인간의 청각특성이 포함된 음성의 진폭 스펙트럼에 의한 청각필터의 특성을 도입한다. 본 논문의 실험에서 사용한 성능평가의 방법으로는 음절 명료도의 테스트에 적합한 주관적인 평가인 주파수 영역에서의 스펙트럼 왜곡률(Spectral Distortion, SD)을 사용하여 실험결과를 비교하고 고찰한다.

  • PDF

타원 모델기반의 전처리 기법에 의한 얼굴 인식률 개선 (Improvement of Face Recognition Rate by Preprocessing Based on Elliptical Model)

  • 원철호
    • 한국산업정보학회논문지
    • /
    • 제13권4호
    • /
    • pp.56-63
    • /
    • 2008
  • 얼굴 인식률 향상을 위해서는 전처리 단계에서의 영상 보정이 매우 중요하며, 특히 배경 잡음 제거는 얼굴 인식의 정확도에 중대한 영향을 미친다. 본 논문에서는 얼굴 인식률 향상을 위하여 전처리 단계에서 타원 모델을 이용하여 배경 영역을 제거하는 방법을 제안하였다. 사람의 얼굴 윤곽은 타원의 형태를 나타내기 때문에 얼굴 영상에서 타원 모델을 이용할 경우 얼굴 영역을 용이하게 검출할 수 있다. ETRI, ORL, 및 XM2VTS 얼굴 데이터베이스에 대한 실험 분석을 통하여 제안된 방법이 얼굴 인식 성능을 뚜렷하게 개선시켰음을 알 수 있었다.

  • PDF

비젼을 이용한 움직임 물체 추출 (Movement Object Extraction Using Vision System)

  • 김세진;탁명환;전칠환;주영훈;박진배
    • 대한전기학회:학술대회논문집
    • /
    • 대한전기학회 2008년도 제39회 하계학술대회
    • /
    • pp.1905-1906
    • /
    • 2008
  • 본 논문에서는 spatial gradient를 이용한 강인한 물체 추출 방법을 제안한다. 제안한 방법은 먼저 복잡한 환경과 다양한 빛의 변화에 의해 나타나는 에러 값 등을 해결하기 위해 기존에 제안된 입력 영상과 기준 영상에서 밝기와 색 성분을 이용하여 최초 배경을 제거한다. 배경을 제거한 다음, 그림자로 인식되어 전경 영역에 추가된 부분을 RGB 칼라 모델과 정규화 된 RGB 칼라 모델을 이용하여 제거하고, HSI 칼라 모델을 이용하여 불필요한 정보 값을 갖는 영역을 제거한다. 마지막으로, 배경으로 인식되어 전경으로부터 제거된 부분을 입력 영상의 공간상 정보인 spatial gradient와 HSI 칼라 모델을 이용하여 복구하는 방법을 제안한다. 마지막으로, 복잡하고 다양한 실내.외 환경에서의 실험을 통해 그 응용 가능성을 증명한다.

  • PDF