Full metadata record
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.author | 김영민 | - |
dc.date.accessioned | 2019-12-06T05:57:00Z | - |
dc.date.available | 2019-12-06T05:57:00Z | - |
dc.date.issued | 2018-03 | - |
dc.identifier.citation | 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지, v. 24, no. 3, page. 151-156 | en_US |
dc.identifier.issn | 2383-6318 | - |
dc.identifier.issn | 2383-6326 | - |
dc.identifier.uri | http://www.dbpia.co.kr/journal/articleDetail?nodeId=NODE07403001 | - |
dc.identifier.uri | https://repository.hanyang.ac.kr/handle/20.500.11754/117906 | - |
dc.description.abstract | 본 연구는 영상 분석에서 최근 좋은 연구 성과를 내고 있는 컨볼루션 신경망 (Convolutional Neural Network: CNN) 기법을 실외 CCTV 영상 분석에 적용하여 객체 유형을 분류하는 방법론은 제안한다. 배경 차분 (background subtraction)을 사용하여 찾고자 하는 객체 후보들을 추출해내고 이를 CNN 을 이용해 분류함으로써 계산량을 줄이는 효과를 얻는 방법이다. CNN 학습용 CCTV 영상 수집을 위해 범죄 발생이 주로 일어나는 골목길, 놀이터 등에서 촬영한 CCTV 영상 DB를 구축하였으며 우선적으로 사람인 객체만 검출하는 분류기를 학습하였다. 다양한 학습 데이터 사이즈와 세팅에 맞게 실험하였으며 실험 결과 약 80%의 분류 정확도를 보였으며 새로운 CCTV 영상으로 테스트했을 때 약 67.5%의 성능을보였다. In this paper, a method to classify objects in outdoor CCTV images using Convolutional Neural Network(CNN) and background subtraction is proposed. Object candidates are extracted using background subtraction and they are classified with CNN to detect objects in the image. At the end, computation complexity is highly reduced in comparison to other object detection algorithms. A database is constructed by filming alleys and playgrounds, places where crime occurs mainly. In experiments, different image sizes and experimental settings are tested to construct a best classifier detecting person. And the final classification accuracy became 80% for same camera data and 67.5% for a different camera. | en_US |
dc.description.sponsorship | 본 논문은 산업통상자원부의 국민안전증진기술개발사업(10065612, 영상 빅데이터기반 기계학습을 통한 스마트 범죄예방 솔루션 개발) 및 한국형기술경영전문인력 양성사업(N0001611)의 지원을 일부 받아 수행되었습니다. | en_US |
dc.language.iso | ko_KR | en_US |
dc.publisher | 한국정보과학회 | en_US |
dc.subject | Convolutional Neural Network | en_US |
dc.subject | 배경차분 | en_US |
dc.subject | 객체 검출 | en_US |
dc.subject | CCTV | en_US |
dc.subject | convolutional neural network | en_US |
dc.subject | background subtraction | en_US |
dc.subject | object detection | en_US |
dc.subject | CCTV | en_US |
dc.title | 배경 차분과 CNN 기반의 CCTV 객체 검출 | en_US |
dc.title.alternative | CCTV Object Detection with Background Subtraction and Convolutional Neural Network | en_US |
dc.type | Article | en_US |
dc.relation.no | 3 | - |
dc.relation.volume | 24 | - |
dc.identifier.doi | 10.5626/KTCP.2018.24.3.151 | - |
dc.relation.page | 151-156 | - |
dc.relation.journal | 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 | - |
dc.contributor.googleauthor | 김영민 | - |
dc.contributor.googleauthor | 이지영 | - |
dc.contributor.googleauthor | 윤일로 | - |
dc.contributor.googleauthor | 한택진 | - |
dc.contributor.googleauthor | 김철연 | - |
dc.contributor.googleauthor | Kim, Young-Min | - |
dc.contributor.googleauthor | Lee, Jiyoung | - |
dc.contributor.googleauthor | Yoon, Illo | - |
dc.contributor.googleauthor | Han, Taekjin | - |
dc.contributor.googleauthor | Kim, Chulyeon | - |
dc.relation.code | 2018019354 | - |
dc.sector.campus | S | - |
dc.sector.daehak | GRADUATE SCHOOL OF TECHNOLOGY & INNOVATION MANAGEMENT[S] | - |
dc.sector.department | DEPARTMENT OF TECHNOLOGY MANAGEMENT | - |
dc.identifier.pid | yngmnkim | - |
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