야간 국경지대 경계근무 강화를 위한 영상검출. (네트워크, 영상처리 기법 사용, C언어)

목차

I. Introduction

II. Related Works
2.1 Haar-like feature
2.2 UDP/IT 통신

III. Main Idea of This Work
3.1 전체 흐름도
3.2 Haar-like feature
3.3 Histogram Equalization and Theshold
3.4 Opening and Closing

IV. Evaluations
4.1 열화상 카메라를 이용한 실험
4.2 검출 결과

V. Conclusion

References

본문내용

Abstract
본 논문에서는 야간 국경지대에 설치된 열화상 카메라를 통하여 얻은 영상을 토대로 하여 Histogram Equalization, Threshold, Opening, Closing 등을 통하여 영상처리를 한 후에 Haar를 통하여 사람을 검출하고 서버인 지휘통제실로 실시간으로 전송한다. 그 이후 지휘통제실에서 빠른 조치를 통하여 여러 초소로의 UDP/IP 네트워크 통신으로 경계근무 강화에 일조하고자 이와 같은 방법을 제안하였다.

I. Introduction
사람 검출을 하기 위한 대표적인 기법으로는 Hog(histogram of Oriented Gradient)와 haar feature 기법을 이용한 방법들이 있다.
본 논문은 haar feature를 이용하여 얻은 입력 데이터를 이용하여 xml파일로 만든 후 Cascadeclassfier 분류기를 통하여 열화상 카메라로 촬영되는 영상으로 분류가 된다. 분류되기 전에 영상들을 최적의 영상으로 변환시키기 위하여 Histogram Equalization과 같은 ......<중 략>

참고자료

· 에지 정보와 히스토그램 분석에 의한 움직이는 물체 검출 및 추적 – 제 20회 한국정보처리학회 추계 학술 박표대회 논문집 제 10권 2호 (구산훈 등)
· 웨이블릿 기반의 신경만과 불변 모멘트를 이용한 실시간 이동물체 인식 – 2008년 7월 전자공학회 논문지 제 45권 SP편 제 4호
· 공중 무인 감시카메라의 이동물체 인식 및 추적에 관한 연구 –http://www.cctvnews.co.kr/atl/view.asp?a id=1021(관련기사)
· Walter Savitch, Absolute C++ 4th Edition, Pearson Education International, 2010
· OpenCV로 배우는 디지털 영상처리 OpenCV Programming - 김동근