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학술저널
저자정보
Thuong Khanh Tran (Chonnam National University) Ngoc Nam Bui (Chonnam National University) Jin Young Kim (Chonnam National University)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제13권 제1호(JKIIT, Vol.13, No.1)
발행연도
2015.1
수록면
45 - 52 (8page)
DOI
10.14801/jkiit.2015.13.1.45

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비디오 신호처리 연구분야에서 인간객체탐지는 매우 도전적인 문제이며, 로봇제어, 감시시스템, 교통추적시스템 등 많은 분야에서 응용되고 있다. 최근까지 이 문제에 관한 많은 논문들이 발간되어 왔으나, 대부분의 논문들은 여전히 보행자 탐지를 연구 대상으로 하고 있다. 본 논문에서는 Poselet 기술에 기반하여 다양환 환경하에서 인간 객체를 탐지하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 본 논문은 Poselet와 GLAC(gradient local autocorrelation)을 결합하여 인간 탐지를 위한 효율적인 방법을 제안하며, 제안한 방법의 특징은 탐지오류를 감소 시킨다는 점이다. 또한 에지 기반 강인한 PCA로부터 새로운 전경 추출 방법이 개발되었으며, 이 방법은 인간과 유사한 나뭇잎, 조명 효과 등의 객체 등을 제거할 수 있다. 특히, 제안된 방법은 작은 동적 객체(moving artifacts)를 제거할 수 있다. 실험 결과를 통해 제안된 방법이 다양한 환경에서 높은 탐지율을 가짐을 보였다.

목차

Abstract
요약
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Poselet and Gradient Local Auto-Correlation
III. The Proposed Approach for Human Detection
Ⅳ. Experiments and Results
Ⅴ. Conclusions
References

참고문헌 (10)

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