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학술저널
저자정보
윤성백 (성균관 대학교) 배세호 (성균관대학교) 박한재 (성균관대학교) 이준호 (성균관대학교)
저널정보
한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제40권 제11호
발행연도
2015.11
수록면
2,284 - 2,290 (7page)

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다양한 외형 변화를 가지는 물체의 범주 인식성능을 향상 시키는데 있어서 사람의 행동은 매우 효과적인 컨텍스트 정보이다. 본 연구에서는 Bayesian 접근법을 기반으로 하는 간단한 확률 그래프 모델을 통해 사람의 행동을 물체 범주 인식을 위한 컨텍스트 정보로 활용하였다. 다양한 외형의 컵, 전화기, 가위 그리고 스프레이 물체에 대해 실험을 수행한 결과 물체의 용도에 대한 사람의 행동을 인식함으로써 물체 인식 성능을 8%~28%개선할 수 있었다.
#object recognition #object-action context #object-human interaction

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 물체 범주 인식을 위한 확률 모델
Ⅲ. 물체와 사람의 행동에 대한 확률 분포 학습
Ⅳ. 물체와 사람의 행동 표현
Ⅴ. 실험 결과
Ⅵ. 결론
References

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