• 디지털융복합연구
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• 제11권12호
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• pp.295-302
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• 2013

사람 검출은 정지된 영상 혹은 동영상으로부터 사람의 움직임이나 자세를 추정하고, 사람이 찾아질 경우 영상 내 사람의 좌표, 동작 인식, 보안관련 인증 등을 알아내는 기술로 정의된다. 이러한 사람 검출은 다른 객체의 검출이나 사람과 컴퓨터와의 상호작용, 동작 인식 등의 기초 기술로서 해당 시스템의 성능에 영향을 미치는 매우 중요한 변수 중에 하나이다. 그러나 영상 내의 사람은 움직임, 자세, 크기, 빛의 방향 및 밝기, 다른 객체와의 중복 등의 환경적 변화로 인해 사람 모양이 다양해지므로 정확하고 빠른 검출이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 피셔의 선형 판별 분석을 이용하여 몇 가지 환경적 조건을 극복한 정확하고 빠른 사람 검출 방법을 제안한다. 제안된 방법은 사람 움직임 및 자세와 배경에 무관하게 빠른 시간 안에 사람을 검출하는 것이 가능하다. 이를 위해 계층적인 방법으로 사람 검출을 수행하며, 휴리스틱한 방법, 피셔의 판별 분석을 이용하여 사람 검출을 수행하고, 검색 영역의 축소와 선형 결정의 계산 시간의 단축으로 검출 응답 시간을 빠르게 하였다. 추출된 사람 영상에서 사람의 자세를 추정하고 사람의 영역을 검출함으로써 사람 정보의 사용에 있어 보다 많은 정보를 추출할 수 있도록 하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제10권10호
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• pp.215-220
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• 2012

본 논문에서는 상황 변화 환경에서 적응적인 객체 인식을 위한 계층적 트리 구조를 이용한 조명 온톨로지 분류에 대한 방식을 제안한다. 본 논문에서는 상황이 불변하는 환경에서 동작하는 개발된 많은 시스템을 찾아냈고, 상황에 맞는 감지를 위한 새로운 개념의 트리 구조를 이용한 온톨로지를 도입하였다. 조명의 영향이 상황 인지 인식시스템을 아주 설계하기 어려운 시스템으로 만들기 때문에 본 논문에서는 트리 구조의 온톨로지를 사용하여 이러한 상황 변화 시스템을 설계하는데 더 중점을 두었다. 온톨로지는 일반적으로 사람들이 특정 분야의 것들에 대해 생각하는 방법의 추상적 모델에서 전형적으로 캡처된 한 분야의 개념화의 명시적 사양으로 정의 할 수 있다. 인간은 기본 원칙과 환경을 이해하고 설명하기 위해 온톨로지를 생성한다. 본 연구에서는 상황 온톨로지, 상황 모델링, 상황 적응 및 조명 기준에 따라 트리 구조 온톨로지를 설계하는 상황 분류를 제안했다. 조명 온톨로지의 적당한 영역을 선택한 후, 그 영역에서 더 나은 성능을 생산하는 동작의 한 집합을 선택하는데 있어서 장점을 얻었다. 본 논문에서는 역동적인 변화 환경에서 객체 인식의 영역에서 이러한 개념을 이용하여 폭 넓은 실험을 수행하였으며 제안하는 기본 개념에 대해 수행할 수 있는 많은 성공을 얻었다.