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혼잡한 환경에서 적응적 가우시안 혼합 모델을 이용한 계층적 객체 검출
Layered Object Detection using Adaptive Gaussian Mixture Model in the Complex and Dynamic Environment
- 이진형;
- 조성원;
- 김재민;
- 정선태
초록
움직이는 객체를 검출하기 위해서 정확한 배경을 사용하기 위해 널리 사용되는 방법으로는 가우시안 혼합 모델이다. 가우시안 혼합 모델은 확률적 학습 방법을 사용하는데, 이 방법은 움직이는 배경일 경우와 이동하던 물체가 정지하는 경우 배경을 정확히 모델링하지 못한다. 본 논문에서는 확률적 모델링을 통해 혼잡한 배경을 모델링하고 객체의 계층적 처리를 통해 보다 정확한 배경으로 갱신할 수 있는 학습 방법을 제안한다.
키워드
객체 탐색; 계층. 혼잡한 환경 모델링. 가우시안 혼합 모델; Object Detection; Layer; Complex Environment Modeling; Gaussian Mixture Model
- 제목
- 혼잡한 환경에서 적응적 가우시안 혼합 모델을 이용한 계층적 객체 검출
- 제목 (타언어)
- Layered Object Detection using Adaptive Gaussian Mixture Model in the Complex and Dynamic Environment
- 저자
- 이진형; 조성원; 김재민; 정선태
- 발행일
- 2008
- 저널명
- 한국지능시스템학회 논문지
- 권
- 18
- 호
- 3
- 페이지
- 387 ~ 391
- 언어
- KOR
- 출판사
- 한국지능시스템학회
- 발행국가
- 대한민국
- 분량
- 5 페이지
- ISSN
- P 1976-9172