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- 저자 : Do-Seong Sin(신도성) (검색결과 3 건)
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Foreground Extraction in Thermal Videos Based on Selective Histogram Bins
유광현,자히르,김진영,신도성,Yu, Gwang-Hyun,Zaheer, Muhammd Zaigham,Kim, Jin-Young,Sin, Do-Seong Digital Contents Society 2018 한국디지털콘텐츠학회논문지 Vol.19 No.4
Foreground extraction is the most significant step in thermal imaging based surveillance systems. This step needs to be efficient in terms of time and memory consumption in order for the system to provide real time results but usually this efficiency reciprocates with the accurateness of the ROI detection. In this study, novel selective histogram bins based two background & foreground separation approaches for thermal videos processing have been proposed which exploit the temporal-consistency property of the thermal images in a given environment and can save over 80% memory than their simplest counterpart temporal median filtering. 열화상 영상기반 감시 시스템에서 전경추출은 매우 중요한 단계이다. 전경추출단계는 계산시간과 메모리 사용측면에서 시스템의 실시간 처리가 매우 효율적이어야 한다. 그러나 이러한 효율성은 ROI 탐지의 정확도와 매우 연관되어 있다. 본 논문에서 열화상 비디오 처리를 위하여 새로운 히스토그램 빈에 기반하여 배경과 전경을 분리하기 위한 두 가지 방법을 제시하는데, 이는 임의의 주어진 환경에서 열화상영상의 시간상에서 일관성을 갖는 다는 점과, 이러한 성질이, 간단한 시간축 메디안 필터링에 비하여 80%이상의 메모리를 절감할 수 있다.
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김대영 ( Dae-young Kim ),신도성 ( Do-seong Sin ),이칠우 ( Chil-woo Lee ) 한국정보처리학회 2012 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.19 No.2
이 논문에서는 사람 얼굴 표정을 인식하기 위한 여러 가지 방법론들을 비교분석하였다. 사람얼굴표정을 인식할 때 특징 추출 방법에는 크게 AAM(Active Appearance Model) 기반 방법과 비 AAM 기반방법이 있었다. 추출된 특징에 대한 학습 및 인식에도 신경망, SVM(Support Vector Machine), 사후확률, 기타 변형 알고리즘을 이용하는 경우가 많았다. 인식되는 표정에는 크게 행복, 분노, 슬픔, 놀람에 대한 표정 인식이 주를 이루었고 추가적으로 역겨움, 두려움, 졸음, 윙크까지도 인식하려는 시도가 있었으나 인식률이 그다지 높지 않았다. 또한 현재 나와 있는 표정인식방법들은 얼굴표정을 과장되게 지을 때에만 인식할 수 있다는 한계가 있었다. 따라서 사람들이 인식할 수 있는 미세한 표정변화를 컴퓨터가 인식하기 위해서 더욱 강건한 특징추출과 새로운 표정분류에 대한 정의 방법이 필요함을 알 수 있었다.
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Foreground Extraction in Thermal Videos Based on Selective Histogram Bins
Gwang-Hyun Yu(유광현),Muhammd Zaigham Zaheer(자히르),Jin-Young Kim(김진영),Do-Seong Sin(신도성) 한국디지털콘텐츠학회 2018 한국디지털콘텐츠학회논문지 Vol.19 No.4
Foreground extraction is the most significant step in thermal imaging based surveillance systems. This step needs to be efficient in terms of time and memory consumption in order for the system to provide real time results but usually this efficiency reciprocates with the accurateness of the ROI detection. In this study, novel selective histogram bins based two background & foreground separation approaches for thermal videos processing have been proposed which exploit the temporal-consistency property of the thermal images in a given environment and can save over 80% memory than their simplest counterpart temporal median filtering.
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