• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제5권8호
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• pp.1423-1443
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• 2011

Background compensation plays an important role in detecting and isolating object motion in visual tracking. Here, we propose a Genetic Hough Transform, which combines the Hough Transform and Genetic Algorithm, as a method for eliminating background motion. Our method can handle cases in which the background may contain only a few, if any, feature points. These points can be used to estimate the motion between two successive frames. In addition to dealing with featureless backgrounds, our method can successfully handle motion blur. Experimental comparisons of the results obtained using the proposed method with other methods show that the proposed approach yields a satisfactory estimate of background motion.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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• pp.479-481
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• 1998

Noise가 있는 data에서 shape나 parameter를 찾았을 때 일반적으로 Hough transform이나 regression을 적용한다. Hough transform은 parameter space의 차수가 커지면 memory 문제가 존재하며, regression 모델은 한 개의 변수를 다른 변수의 함수로 가정하여 error를 최소화하여 데이터중 1 set의 parameter만 존재한다는 가정을 하여야 하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 두 방법의 단점들을 보완하며, Fuzzy개념을 도입한 data fitting 방법을 제안하였다. 이 문제는 genetic algorithm을 도입하여 data를 Fuzzy membership을 갖는 것으로 가정한 최적화 문제로 해결하였다. 직선과 평면에 대한 실험 결과를 보인다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제4권2호
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• pp.95-104
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• 1999

자동차가 증가함에 따라 교통 안전화를 목적으로 한, 자동차 전반에 관한 연구들이 주요한 과제로 대두되고 있다. 무인화 주행을 위한 시각 시스템은 미리 알려져 있지 않은, 일반적인 도로에서 주행하기 위해서는 연속적으로 입력되는 도로정보로부터 도로정보의 모델을 생성하여 주행에 필요한 도로정보를 추출한다. 본 논문에서는 자동 항법 시스템 중에서 자동 조종에 필요한 도로정보 표지판의 추출 방법을 하프변환과 유전자 알고리즘을 이용하여 제안하고자 한다.