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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
류가애 (충북대학교) 장호욱 (충북대학교) 김유성 (인하대학교) 류관희 (충북대학교)
저널정보
한국콘텐츠학회 한국콘텐츠학회논문지 한국콘텐츠학회논문지 제16권 제8호
발행연도
2016.8
수록면
395 - 403 (9page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2016

깊이와 칼라 영상의 특징을 사용한 ROI 기반 객체 추출
류가애 ,  장호욱 ,  김유성 외 1명 한국콘텐츠학회논문지 2016.08 학술저널
영상특징을 이용한 ROI 기반 객체 추출 기법
류가애 2016.01 학위논문

초록· 키워드

오류제보하기
최근 들어 영상처리는 여러 분야에서 사용되어지고 있다. 영상처리에서 많이 연구되어지고 있는 기술은 실시간으로 객체를 추적하는 기술이다. 객체를 추적하는 방법은 보행자를 추적하는 HOG(Histogram of Oriented Gradients), 전경과 배경 분리 방법을 사용하는 Codebook 같은 방법 들이 많이 알려져 있다. 그러나 객체가 움직이거나 동적인 배경, 조명변화가 심할 경우 객체 추출이 어려워진다. 본 논문에서는 ROI(Region of Interest)기반 깊이영상과 컬러영상의 특징을 이용해 객체를 추출하는 방법을 제안한다. 첫 번째, 깊이 영상에서 배경분리를 통해 객체의 위치를 찾아 ROI로 설정해준다. 두 번째, 컬러영상을 이용하여 영상의 특징점을 찾는다. 세 번째, 특징점과 객체의 볼록헐(convex hull) 구성점들을 이용하여 새로운 윤곽을 만들어 더 정확한 객체를 추출하도록 한다. 마지막으로 본 논문에서 제안한 방법과 기존 방법과의 비교를 통해 제안한 방법의 결과가 좀 더 정확한 객체를 추출하고 있음을 검증하였다.
#객체 추출 #코드북 #특징점 #Object Extraction #Codebook #Feature Point

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 깊이와 컬러 영상의 특징을 사용한 ROI 기반 객체 추출
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌

참고문헌 (9)

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