KCI등재
배경 분리 알고리즘 기반 이동 객체 탐지 성능 평가 기법 연구 = Performance Evaluation of Background Subtraction Based Moving Object Detection Approach
저자
호씬 엠디 알람깃 (경희대학교 컴퓨터공학과) ; 호씬 엠디 임티아즈 (경희대학교 컴퓨터공학과) ; 호씬 엠디 딜로와르 (경희대학교 컴퓨터공학과) ; 이가원 (경희대학교) ; 허의남 (경희대학교)
발행기관
학술지명
정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지(KIISE Transactions on Computing Practices (KTCP))
권호사항
발행연도
2020
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
수록면
442-450(9쪽)
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The background subtraction technique finds moving objects and reconstructs the background from video sequences. The background subtraction has extensive real-world applications.
Most of the background subtraction studies have focused on increasing the accuracy while reducing the complexity. Though few studies have appraised the accuracy of the background subtraction methods, the researchers have not measured the computational complexity of the methods. Thus, in this study, our main goal was to measure the accuracy and computational complexity of the background subtraction approaches. This study can be used in industry and academy. Also, we implemented and assessed the performance of the three different types of background subtraction algorithms such as the cluster-based method, the statistical-based method, and the sample consensusbased method. We mainly used the F-measure with other confusion metrics, which are the most accepted criteria to assess the segmentation accuracy of the background subtraction algorithms. Also, we evaluated the complexity in terms of the memory usage per pixel and the number of frame display per second for the CDD-2012, CDD-2014, and Carnegie Mellon datasets. The experimental data are presented in the table in Section 4 to show the accuracy and computational complexity.
배경 분리 알고리즘은 비디오 시퀀스에서 배경을 재구성하여 움직이는 객체를 찾아내기 위한 기술로, 광범위한 응용 분야에 활용되고 있다. 배경 분리 알고리즘의 연구는 주로 복잡도를 줄이면서 정확성을 높이는 데 중점을 두고 있으나, 복잡도를 측정하거나 정확도를 평가하는 방법에 대한 연구는 상대적으로 미비한 상태이다. 따라서, 본 연구에서는 산업 및 학술적으로 모두 사용 가능한 배경 분리 알고리즘의 정확도와 계산 복잡도 평가 방안을 제시하고자 한다. 본 논문에서는 클러스터 기반 기법, 통계 기반 기법, 표본 합의 기반 기법의 세가지 종류와 배경 분리 알고리즘을 구현하고 평가한다. 특히 배경 분리 알고리즘의 분할 정확도를 평가하는데 가장 적합한 방법인 F-measure를 다른 혼합 지표와 함께 사용하였으며, CDD-2012, CDD-2014, 카네기멜론의 데이터시트를 픽셀당 메모리 사용량, 초당 프레임 수로 복잡도를 평가하여 정확도와 계산 복잡도를 나타낸 실험 결과를 본문(섹션 4)에 제시하였다.
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연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2022 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2019-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | KCI등재 |
2016-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | KCI등재 |
2015-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2014-09-16 | 학술지명변경 | 한글명 : 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 -> 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지외국어명 : Journal of KIISE : Computing Practices and Letters -> KIISE Transactions on Computing Practices | KCI등재 |
2013-04-26 | 학술지명변경 | 외국어명 : Journal of KISS : Computing Practices and Letters -> Journal of KIISE : Computing Practices and Letters | KCI등재 |
2011-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2009-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2008-10-02 | 학술지명변경 | 한글명 : 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 -> 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터외국어명 : Journal of KISS : Computing Practices -> Journal of KISS : Computing Practices and Letters | KCI등재 |
2007-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2005-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2002-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.29 | 0.29 | 0.27 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.24 | 0.21 | 0.503 | 0.04 |
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