• 전자공학회논문지CI
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• 제47권1호
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• pp.22-29
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• 2010

비디오 시퀀스에서 움직임 있는 객체의 실시간 검출 및 추적은 스마트 감시 시스템에서 매우 중요한 요소로 분류되고 있다. 본 논문에서 우리는 움직임이 있는 객체의 검출을 위해 클라우지우스 엔트로피와 적응적 가우시안 혼합모델을 사용한 객체 검출 방법을 제안한다. 먼저, 엔트로피의 증가는 일반적으로 불안전한 조건에서 많은 엔트로피의 변화가 발생한 경우 복잡성 및 객체의 움직임이 증가함을 의미한다. 만약 순간적으로 엔트로피 변화가 큰 화소는 움직임 객체에 속한다고 고려하여 움직임 분할 특성을 적용한다. 따라서 우리는 먼저 클라우지우스 엔트로피 이론을 적용하여 엔트로피에 대한 에너지 변화량을 dense 맵으로 변환한다. 두 번째로 우리는 움직임 객체를 검출하기 위해 적응적 가우시안 혼합 모델을 적용하였다. 실험 결과에서 제안된 방법이 효율적으로 움직임이 있는 객체를 검출할 수 있었다.

• ETRI Journal
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• 제32권5호
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• pp.750-760
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• 2010

We propose a homology between thermodynamic systems and images for the treatment of time-varying imagery. A physical system colder than its surroundings absorbs heat from the surroundings. Furthermore, the absorbed heat increases the entropy of the system, which is closely related to its disorder as given by the definition of Clausius and Boltzmann. Because pixels of an image are viewed as a state of lattice-like molecules in a thermodynamic system, the task of reckoning the entropy variations of pixels is similar to estimating their degrees of disorder. We apply this homology to the uncalibrated stereo matching problem. The absence of calibrations alleviates user efforts to install stereo cameras and enables users to freely modify the composition of the cameras. The proposed method is also robust to differences in brightness, white balancing, and even focusing between stereo image pairs. These peculiarities enable users to estimate the depths of interesting objects in practical applications without much effort in order to set and maintain a stereo vision setup. Users can consequently utilize two webcams as a stereo camera.