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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.12
- 수록면
- 1,435 - 1,444 (10page)
- DOI
- 10.9717/kmms.2024.27.12.1435
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Recent advancements in deep learning have enabled its application to real-world scenarios, yet many deep learning models face challenges in real-time processing due to high computational demands. This study proposes a method for real-time image transformation that emphasizes the boundary between foreground and background while addressing these limitations. The proposed approach utilizes the Depth Anything model to generate a depth-based background image and identify the Region of Interest (RoI) from the input image using GPU. Subsequently, the RGB input image is transformed into HSV color space, and a final image is created by combining the value channel, an inverted saturation channel, and the depth background image. Once the depth background is initialized, subsequent image transformations can be performed in real-time on a CPU. Experimental results demonstrate that the proposed method highlights foreground-background boundaries comparably to Depth Anything while significantly reducing computational overhead. The method is particularly effective for video monitoring applications with static cameras, ensuring computational efficiency and robustness.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안 방법
4. 실험 결과 및 고찰
5. 결론
REFERENCE
참고문헌 (23)
참고문헌 신청
L. Yang, B. Kang, Z. Huang, Z. Zhao, X. Xu, J. Feng, et al., “Depth Anything V2,” arXiv Preprint, arXiv:2406.09414, 2024.
H. Ahn, S. Son, S. Yu, Y. Suh, J. Son, S. Lee, et al., “Accurate Pig Detection for Video Monitoring Environment,” Journal of Korea Multimedia Society, Vol. 24, No. 7, pp. 890-902, 2021.
S. Son, H. Ahn, H. Baek, S. Yu, Y. Suh, S. Lee, et al., “StaticPigDet: Accuracy Improvement of Static Camera-based Pig Monitoring using Background and Facility Information,” Sensors, Vol. 22, Issue 21, 8315, 2022.
A. Senior, L. Brown, A. Hampapur, C. Shu, Y. Zhai, R. Feris, et al., “Video Analytics for Retail,” Proceedings of IEEE Conference on Advanced Video and Signal Based Surveillance, pp. 423-428, 2007.
K. Miyawaki, H. Huang, and K. Kawagoe, “ROU (Region of Uninterest) and its Applications for Geographical Maps and Images,” Proceedings of IIAI 3rd International Conference on Advanced Applied Informatics, pp. 837-842, 2014.
H. Ahn, S. Son, S. Yu, Y. Suh, J. Son, S. Lee, et al., “Accurate Pig Detection for Video Monitoring Environment,” Journal of Korea Multimedia Society, Vol. 24, No. 7, pp. 890-902, 2021.
S. Son, H. Ahn, H. Baek, S. Yu, Y. Suh, S. Lee, et al., “StaticPigDet: Accuracy Improvement of Static Camera-based Pig Monitoring using Background and Facility Information,” Sensors, Vol. 22, Issue 21, 8315, 2022.
A. Senior, L. Brown, A. Hampapur, C. Shu, Y. Zhai, R. Feris, et al., “Video Analytics for Retail,” Proceedings of IEEE Conference on Advanced Video and Signal Based Surveillance, pp. 423-428, 2007.
K. Miyawaki, H. Huang, and K. Kawagoe, “ROU (Region of Uninterest) and its Applications for Geographical Maps and Images,” Proceedings of IIAI 3rd International Conference on Advanced Applied Informatics, pp. 837-842, 2014.
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