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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김인성 (Sogang University) 황선영 (Sogang University)
저널정보
한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제42권 제6호
발행연도
2017.6
수록면
1,117 - 1,128 (12page)
DOI
10.7840/kics.2017.42.6.1117

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2017

컨볼루션 신경망을 사용한 영상 객체 추적에서 경계 박스 분할을 통한 효과적인 온라인 학습 알고리듬
김인성 ,  황선영 한국통신학회논문지 2017.06 학술저널
CNN을 사용한 영상 객체 추적에서 경계 박스 분할을 통한 효과적인 온라인 학습 알고리듬
김인성 전자공학과 2017.01 학위논문

초록· 키워드

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본 논문은 영상객체추적 분야에서 경계 박스 재조정을 통하여 CNN을 위한 효율적인 온라인 학습 알고리듬을 제안한다. 제안된 알고리듬은 경계 박스 재조정을 위하여 분할된 경계 박스들을 이용한다. 이를 통해 영상 전반에 걸쳐 경계 박스의 크기가 거의 변하지 않는 이전 연구와 다르게, 제안된 알고리듬은 경계 박스의 크기를 재조정하여 효율성을 향상하였다. 제안된 알고리듬은 3가지 판별기로 구성된다. 앞단 분류기는 이전 프레임 경계 박스의 전체 특징을 이용하여 목표 객체를 추적하고, 뒷단 두 분류기들은 첫 번째 판별기로부터 얻어진 평가 점수가 정해진 임계 점수보다 작거나, 정해진 프레임 수를 처리 했을 때 경계박스를 재조정한다. 앞단 분류기를 위한 학습 데이터들은 단순히 이전 결과로부터 추출하고, 뒷단 분류기를 위한 학습 데이터들은 이전 결과를 분할하여 추출한다. 영상을 추적할 때 제안된 알고리듬은 경계 박스 재조정을 통하여 이전 알고리듬보다 정확한 결과와 다양한 크기의 학습 데이터를 만들 수 있다. 실험 결과 기존 연구들과 비교 했을 때, 성공률 평가 방법은 3%, 정확성 평가 방법은 5%의 성능 향상을 보인다.
#CNN #Deep learning #Visual tracking #Computer vision #machine learning #ANN

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론
References

참고문헌 (30)

참고문헌 신청
D. Park and Y. Woo, “Edge preserving image compression with weighted centroid neural network,” J. KICS, vol. 24, no. 10, pp. 1946- 1952, Oct. 1999. K. Park, “Gaze detection system by IR-LED based camera,” J. KICS, vol. 29, no. 4C, pp. 494-504, Apr. 2004. H. Park, “Active object tracking system for intelligent video surveillance,” J. KIECT, vol. 2, no. 7, pp. 82-85, Jun. 2004. Y. Kang and C. Bae, “License plates detection using a gaussian windows,” J. KICS, vol. 37, no. 9, pp. 780-785, Sept. 2012. C. Bao, Y. Wu, H. Ling, and H. Ji, “Real time robust L1 tracker using accelerated proximal gradient approach,” in Proc. CVPR, pp. 1830-1837, Providence, RI, Jun. 2012.

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