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  • 본 논문은 GrabCut 알고리듬을 기반으로 적외선(infrared; IR) 영상에서 물체를 배경으로부터 분할하는 방법을 제안한다. GrabCut 알고리듬은 관심 있는 물체를 둘러싸는 윈도우가 필요하며, 이는 사용자가 설정한다. 그렇지만 이 알고리듬을 영상 시이퀀스에서 물체인식에 적용하려면 윈도우의 로케이션이 자동으로 결정되어야만 한다. 이를 위해서 본 논문에서는 Otsu 알고리듬으로 한 영상에서 관심은 있으나 알져지지 않는 물체를 적당히 분할하고 블랍 해석을 통해 윈도우를 자동으로 로케이션한다. 그랩 컷 일고리듬은 관심있는 물체와 배경의 확률분포를 추정해야한다. 이 경우에 관심 있는 물체의 확률분포는 자동으로 로케이션된 윈도우 내부의 화소들로부터 추정하고, 배경의 확률 분포는 물체의 윈도우를 둘러싸고 면적은 동일한 영역으로부터 추정한다. 다양한 IR 영상에 대한 분할 실험을 통해 제안한 분할 방법이 IR 영상의 분할에 적합함을 보이고, 기존의 IR 영상 분할 방법과의 비교 및 분석을 통해 제안 알고리듬이 우수한 분할 성능을 보임을 증명한다 (xsd:string)
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dcterms:alternative
  • IR image segmentation using Grabcut (xsd:string)
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  • born digital (xsd:string)
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  • 일반이용자 (xsd:string)
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  • 구은혜 (xsd:string)
  • 류강수 (xsd:string)
  • 박길흠 (xsd:string)
  • 이은영 (xsd:string)
  • 이희열 (xsd:string)
  • 최병재 (xsd:string)
  • 최일 (xsd:string)
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nlon:datePublished
  • 2021-01-12T20:34:09 (xsd:dateTime)
  • 2021-09-01T23:32:20 (xsd:dateTime)
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  • 8 p (xsd:string)
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  • application/pdf (xsd:string)
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  • 학술논문 (xsd:string)
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  • 국립중앙도서관 (xsd:string)
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  • http://www.dbpia.co.kr/view/ar_view.asp?arid=1634657 (xsd:string)
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  • 1976-9172 (xsd:string)
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  • 20110430 (xsd:string)
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  • 004.05 (xsd:string)
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nlon:keyword
  • 적외선 영상, 물체 분할, 가우시언 혼합 모델, graph cut, GrabCut, IR image, object segmentation, Gaussian Mixture Model, GMM (xsd:string)
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  • Grabcut을 이용한 IR 영상 분할 / Hee-Yul Lee / Eun-Young Lee / Eun-Hye Gu / Il Choi / Byung-Jae Choi / Gang-Soo Ryu / Kil-Houm Park (xsd:string)
  • Grabcut을 이용한 IR 영상 분할 / Hee-Yul Lee / Eun-Young Lee / Eun-Hye Gu / Il Choi / Byung-Jae Choi / Gang-Soo Ryu / Kil-Houm Park / Hee-Yul Lee / Eun-Young Lee / Eun-Hye Gu / Il Choi / Byung-Jae Choi / Gang-Soo Ryu / Kil-Houm Park (xsd:string)
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  • 한국어 (xsd:string)
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  • 전자자료(Application) (xsd:string)
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  • 서울 (xsd:string)
  • 한국 (xsd:string)
dc:publisher
  • 한국지능시스템학회 (xsd:string)
dcterms:tableOfContents
  • 요약 Abstract 1. 서론 2. GrabCut을 이용한 영상 분할 3. 제안 분할 방법 4. 실험 결과 5. 결론 참고문헌 저자소개 (xsd:string)
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  • Grabcut을 이용한 IR 영상 분할 (xsd:string)
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  • 한국지능시스템학회 논문지 (xsd:string)
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