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2011³â Ãá°è Çмú´ëȸ

Current Result Document :

ÇѱÛÁ¦¸ñ(Korean Title) P-N ·¯´×À» ÀÌ¿ëÇÑ ½Ç½Ã°£ Ã౸°ø °ËÃâ ¹× ÃßÀû
¿µ¹®Á¦¸ñ(English Title) Real-time Ball Detection and Tracking with P-N Learning in Soccer Game
ÀúÀÚ(Author) Ȳ¼ö°É   À̱٠  ÀÌÀϺ´   Shuai-Jie Huang   Gen LI   Yill-Byung Lee  
¿ø¹®¼ö·Ïó(Citation) VOL 18 NO. 01 PP. 0447 ~ 0450 (2011. 05)
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(Korean Abstract)
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(English Abstract)
 This paper shows the application of P-N Learning [4] method in the soccer ball detection and improvement for increasing the speed of processing. In the P-N learning, the learning process is guided by positive (P) and negative (N) constraints which restrict the labeling of the unlabeled data, identify examples that have been classified in contradiction with structural constraints and augment the training set with the corrected samples in an iterative process. But for the long-view in the soccer game, P-N learning will produce so many ferns that more time is spent than other methods. We propose that color histogram of each frame is constructed to delete the unnecessary details in order to decreasing the number of feature points. We use the mask to eliminate the gallery region and Line Hough Transform to remove the line and adjust the P-N learning¡¯s parameters to optimize accurate and speed.
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