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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 제20권 제2호
- 발행연도
- 2014.2
- 수록면
- 111 - 115 (5page)
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초록· 키워드
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지능형교통정보시스템에서 보행자 검지는 다른 교통정보 검지에 비해 검지하기 어려운 기술이다. 슬라이딩 윈도우(Sliding Window) 기술은 사람을 검출하는데 보편적으로 적용되는 기술 중의 하나이다. 슬라이딩 윈도우는 일반적으로 정확한 검지에 가까운 모든 윈도우에 대해 긍정적인 응답 번호를 생성한다. 따라서 우리는 최종 검지 정보를 얻기 위해 모든 검색된 창을 병합해야 한다. 이렇게 병합하는 기술을 우리는 NMS(non-maximum suppression)이라 부른다. NMS는 사람을 검지하는 시스템에서 중요한 역할을 한다. 이 논문에서 우리는 NMS에 대한 효율적인 방법을 제시하였다. 첫째, 우리는 거짓-긍정(false positive) 검지 제거에 중심이동(mean shift) 알고리즘을 사용하였다. 그리고 선형 SVM(support vector machine) 분류기의 결과로 나오는 검지 점수에 기반한 모든 중첩된 윈도우를 평가하였다. 실험결과 제안된 방법이 기존의 NMS방법에 비해 우수한 결과를 나타냈다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. The system architecture
3. Experimental results
4. Conclusions and discussions
References
참고문헌 (14)
참고문헌 신청
Papageorgiou, C.P. / 1998 / A general framework for object detection / Proc. of 6th International Conference on Computer Vision :555~562
Viola, P. / 2001 / Rapid object detection using a boosted cascade of simple features / Proc. of IEEE CVPR Computer Vision and Pattern Recognition 1:511~518
Dalal, N. / 2005 / Histograms of oriented gradients for human detection / Proc. of IEEE CVPR Computer Vision and Pattern Recognition 1:886~893
David G. Lowe / 2004 / Distinctive image features from scale-invariant keypoints / International Journal of Computer Vision 60(2):91~110
Piotr Dollar / 2012 / Pedestrian Detection: An Evaluation of the State of the Art / IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 34(4):743~761
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Piotr Dollar / 2012 / Pedestrian Detection: An Evaluation of the State of the Art / IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 34(4):743~761
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