| 연구목표 |
□ 최종 목표하이브리드 스웜 인텔리전스를 기반으로 시공간 상에서 고려할 수 있는 다양한 변형에 강인한다중 객체 추적 알고리즘을 개발하고 다중 이동 객체의 이동 경로와 상호 관계를 바탕으로동영상 내에서의 다중 객체 이동 궤적에 대한 시맨틱을 이해하는 기술에 대한 연구o 최종 연구 결과 성능 지표- 실험 대상 영상: 100개 규모의 동영상 DB 구축 사용․ 프... |
| 연구내용 |
o 실험 환경 구축 및 복합 특징 공간 기반 객체 추적 연구- PTB, VOT, MOT, 그리고 KITTI 기반 데이터셋 구축과 레퍼런스 코드 성능 검증- 영상에서의 복합 특징 공간 (히스토그램 특징, 스택 디노이징 오토인코더 특징, 컨볼루션 특징) 연구- 스웜 인텔리전스 기반의 객체 추적기 개발 및 연동 o 객체 추적 알고리즘의 강인성 검증 및 다중 객체... |
| 기대효과 |
o 기술적 중요성- 공개 동영상 데이터셋을 기반으로 본 연구에서 추가 구축하고자 하는 동영상 데이터 셋은 객체 추적 및 동영상 시맨틱 이해 알고리즘의 강인성을 검증하기 위한 공용 데이터셋으로 활용 가능- 본 연구에서의 다중 객체 이동에 대한 시맨틱 학습 및 이해의 결과는 인간 수준에서의 복잡하고 고차원적인 동영상 내용 이해 연구를 위한 기반으로 활용될 수 ... |
| 키워드 |
객체 추적,스웜 인텔리전스,시맨틱 이해,복합 특징 공간,희소 분포 코딩,시맨틱 임베딩 |