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본 논문에서는 이전 연구 방법에서의 UV-histogram을 확장하여 적응적 UV-histogram을 제시함으로써, 복잡한 구성의 장면에서 사람의 검출율을 높이는 방법을 제시한다. 제안 방법은 먼저 U-histogram에서 사람 영역을 1차 추출하고, 각각의 레이블링된 U에서 V-histogram을 생성함으로써, 이전 방법에서 구분할 수 없었던 사람 후보 영역을 정확하게 추출한다. 또한 제안 방법은 사람 판정시, 초점거리와 거리에 따라 적응적인 크기를 가지는 오메가 모양의 템플릿을 이용하여 검출의 정확도를 높였으며, 누적 영상을 이용하여 오검출을 템플릿 재매칭 함으로써, occlusion에도 강인한 특성을 가진다. 실험 결과는 Bae의 연구방법에 비하여 복잡한 환경에서 약 15%의 정확도 향상, 80%의 재현율 향상을 보이며, Xia의 연구방법에 비하여 20배 빠른 수행속도를 보여, 제안 방법의 성능이 우수함을 입증한다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련연구
Ⅲ. 제안하는 방법
Ⅳ. 실험
Ⅴ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (10)
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1. [학술대회논문] - N. Dalal B. Triggs / 2005 / Histogram of oriented of gradients for human detection / IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition 1 : 886 ~ 893
2. [학술대회논문] - Q. Zhu / 2006 / Fast Human Detection Using a Cascade of Histograms of Oriented Gradients / CVPR
3. [학술대회논문] - L. Xia / 2011 / Human Detection Using Depth Information by Kinect / Workshop on Human Activity Understanding from 3D Data in conjunction with CVPR
4. [학술대회논문] - J. M. Hyun / 2011 / Human Detection in Range data using Human Shape Features / Korean Signal Processing Conference
5. [인터넷자원] - / / http://www.mesa-imaging.ch/prodview4k.php
2. [학술대회논문] - Q. Zhu / 2006 / Fast Human Detection Using a Cascade of Histograms of Oriented Gradients / CVPR
3. [학술대회논문] - L. Xia / 2011 / Human Detection Using Depth Information by Kinect / Workshop on Human Activity Understanding from 3D Data in conjunction with CVPR
4. [학술대회논문] - J. M. Hyun / 2011 / Human Detection in Range data using Human Shape Features / Korean Signal Processing Conference
5. [인터넷자원] - / / http://www.mesa-imaging.ch/prodview4k.php
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