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초록

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In this paper, we present a object detection and tracking method based on image context analysis. It is robust from the image variations such as complicated background, dynamic movement of the object. Image context analysis is carried out using the hybrid network of k-means and RBF. The proposed object detection employs context-driven adaptive Bayesian framework to relive the effect due to uneven object images. The proposed method used feature vector generator using 2D Haar wavelet transform and the Bayesian discriminant method in order to enhance the speed of learning. The system took less time to learn, and learning in a wide variety of data showed consistent results. After we developed the proposed method was applied to real-world environment. As a result, in the case of the object to detect pass outside expected area or other changes in the uncertain reaction showed that stable. The experimental results show that the proposed approach can achieve superior performance using various data sets to previously methods.

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본 논문은 이미지 상황분석을 기반으로 하여 객체 검출 및 추적 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 배경이 복잡한 형태이거나 배경이 동적으로 움직일 때에도 일관성 있는 결과를 얻을 수 있다. 입력 영상의 상황분석은 K-means와 RBF의 하이브리드 네트워크를 이용하여 수행되어진다. 제안된 객체 검출은 일정하지 않은 객체 이미지 때문에 생기는 영향을 감소시키기 위해 상황 기반 적응적 베이지안 네트워크를 이용한다. 본 논문에서는 학습 속도를 높이기 위해 2D Haar 웨이블릿 변형을 이용한 특징 벡터 생성기와 베이지안 판별식 방법을 이용하여 학습 시간이 적게 걸리며 학습 데이터의 변화에 일정한 성능을 갖는 방법론을 제안하였다. 제안하는 방법을 개발하여 실환경에 적용한 결과 검출하고자 하는 물체가 예측 영역을 넘나들거나 다른 불확실한 변화에도 안정적으로 반응함을 알 수 있었다. 실험 결과는 기존의 방법들에서 사용되었던 다양한 데이터 집합에 적용하였을 때 우수한 성능을 보여준다.

목차

요약
 Abstract
 1. 서론
 2. 관련 연구
  2.1 기존의 객체 검출 및 추적 기술
  2.2 기존 연구의 문제점
 3. 침입탐지를 위한 베이지안 분류기를 이용한 검출 및 추적
  3.1 시스템의 구조도
  3.2 K-means와 RBF의 하이브리드 네트워크에 의한 이미지 상황 분석
 4. 실험 결과
 5. 결론
 참고문헌

키워드

저자

• 강성관 [ Sung-Kwan Kang | 인하대학교 컴퓨터정보공학과 박사과정 ]
• 최경호 [ Kyong-Ho Choi | 경기대학교 산업기술보호특화센터 연구교수 ]
• 정경용 [ Kyung-Yong Chung | 경기대학교 산업기술보호특화센터 연구교수 ] 교신저자
• 이정현 [ Jung-Hyun Lee | 인하대학교 컴퓨터정보공학과 교수 ]

참고문헌

발행기관

간행물

표지보기 관심저널 등록

• 간행물명

  디지털융복합연구 [Journal of Digital Convergence]

• 간기

  계간

• pISSN

  2713-6434

• eISSN

  2713-6442

• 수록기간

  2003~2026

• 등재여부

  KCI 등재후보

• 십진분류

  KDC 569 DDC 620