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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 발행연도
- 2015
- 저작권
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This paper propose a temporal histogram ?based behavior pattern analysis and saved features of moving objects -based search descriptor algorithm to analyze the movement features of moving objects from the image inputted in real-time. For the purpose of detection, tracking and analysis of moving objects, it needs to be performed background learning which separated moving objects from the image background. Moving object is extracted as a background learning after identifying the object by using the coordinate correlation of the center of gravity is performed by the object tracking. Temporal histogram defines movement features pattern using x, y coordinates based on time axis, it compares each coordinates of objects for understanding its behavior pattern. The start frame, end frame, coordinates information and behavior information of each of the analysis object are stored and managed by the linked list. Creating a descriptor based on the stored features information and makes the image retrieval algorithm. Through experiments on self-collected demo video it confirmed a high recall and precision than existing methods. This System is expected to application on system which needs image retrieval and analysis of moving objects such as image data retrieval, supermarket, CCTV, department store.
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