한국인터넷정보학회 논문지
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
모바일 비디오기기 위에서의 중요한 객체탐색을 위한 문맥인식 특성벡터 선택 모델 |
| 영문제목(English Title) |
Context Aware Feature Selection Model for Salient Feature Detection from Mobile Video Devices |
| 저자(Author) |
이재호
신현경
Jaeho Lee
Hyunkyung Shin
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 15 NO. 06 PP. 0117 ~ 0124 (2014. 12) |
한글내용
(Korean Abstract) |
모바일 기기를 사용한 실시간 비디오 영상처리분야의 중요 객체탐색 및 추적의 문제에 있어서 난제는 복잡한 배경속에서 전경을 구분해 내는 일이다. 본 논문에서는 기계학습을 위한 특성벡터 선정의 문제를 위한 문맥인식 모델을 제시하여 잡음제거를 위한 기계 학습기반의 구분자를 구현하였다. 수학적으로 NP-hard로 알려진 가장 가까운 이웃을 사용한 문맥인식 특성벡터 선정 알고리즘의 구현에 있어서, 본 논문은 연산횟수를 줄인 유사방법론에 대해 자세히 거론하였다. 또한, 문맥인식 성격을 가미한 특성벡터 선정을 통해 얻어진 특성 공간에서의 향상된 분리성에 대해 주성분 분석을 통해 엄밀한 분석결과를 제시하였다. 전반적인 성능 향상의 정도를 계측하기 위해 다양한 기계학습 방법론, 예를 들어, 다층신경망, 지원벡터기계, 나이브베이지안, 회귀분석 등을 사용해 비교결과를 제시하였다. 본 논문에서 제시한 방법론의 성능과 계산상 자원사용에 대한 내용을 결론으로 서술하였다.
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영문내용
(English Abstract) |
Cluttered background is a major obstacle in developing salient object detection and tracking system for mobile device captured natural scene video frames. In this paper we propose a context aware feature vector selection model to provide an efficient noise filtering by machine learning based classifiers. Since the context awareness for feature selection is achieved by searching nearest neighborhoods, known as NP hard problem, we apply a fast approximation method with complexity analysis in details. Separability enhancement in feature vector space by adding the context aware feature subsets is studied rigorously using principal component analysis (PCA). Overall performance enhancement is quantified by the statistical measures in terms of the various machine learning models including MLP, SVM, Naive Bayesian, CART. Summary of computational costs and performance enhancement is also presented
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| 키워드(Keyword) |
특징벡터선택
가장가까운근방탐색
주성분분석
중요객체탐색
기계학습
feature vector selection
nearest neighbor search
principal component analysis
salient feature detection
machine learning
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