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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2016.3
- 수록면
- 252 - 260 (9page)
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사람 검출의 성능은 카메라의 위치 및 각도 등에 큰 영향을 받는다. 이로 인해 획득한 2D 영상에서 사람은 위치에 따라 각기 다른 크기를 갖는 형태로 나타난다. 이렇게 다양한 크기를 갖는 사람들을 모두 검출하는 것은 실시간 시스템의 구현을 어렵게 만드는 요인이 된다. 그러나 만일 영상의 특정 위치의 사람의 크기를 예측할 수 있다면, 해당 위치의 사람 검출을 위한 연산량이 크게 감소될 수 있을 것이다. 본 논문에서는 실내 공간의 구조를 깊이맵으로 구성하고, 실내 공간에 존재하는 사람의 영상을 3D 공간에 재구성함으로써 크기를 예측하는 기법을 제안한다. 3D 공간에서는 어느 위치에서든지 사람의 크기가 일관되므로 이를 2D 영상으로 투영하게 되면 2D 영상의 좌표에 따른 정확한 사람의 크기를 추정할 수 있다. 실험 결과로부터 제안 방법이 효과적으로 사람의 크기를 예측할 수 있고, 기존이 기계학습 기반 사람 검출 방법들의 처리속도가 감소됨을 증명하였다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 제안방법
Ⅲ. 실내 공간의 깊이 구조 예측
Ⅳ. 사람 크기 추정
Ⅴ. 실험 결과
Ⅵ. 결론
참고문헌 (References)
참고문헌 (18)
참고문헌 신청
[학술대회논문] - V. A. Topkar / 1999 / Object Detection Using Contrast Based Scale-space / Proc, IEEE Conf. Computer Vision and Pattern Recognition : 700 ~ 701
[학술지(정기간행물)] - P. Dollar / 2014 / Fast Feature Pyramids for Object Detection / IEEE Trans, Pattern Analysis and Machine Intellingence 36 (8) : 1532 ~ 1545
[학술대회논문] - N. He / 2008 / Scale Space Histogram of Oriented Gradients for Human Detection / IEEE Intl. Symposium on Information Science and Engineering : 167 ~ 170
[학술대회논문] - M. Park / 2006 / A Pixel-Weighting Method for Discriminating Objects of Different Sizes in an Image Captured from a Single Camera / Proc. IEEE 3rd Canadian Conf. Computer and Robot Vision : 36 ~ 36
[학술대회논문] - I. Kispal / 2008 / Human Height Estimation Using a Calibrated Camera / Proc, CVPR
[학술지(정기간행물)] - P. Dollar / 2014 / Fast Feature Pyramids for Object Detection / IEEE Trans, Pattern Analysis and Machine Intellingence 36 (8) : 1532 ~ 1545
[학술대회논문] - N. He / 2008 / Scale Space Histogram of Oriented Gradients for Human Detection / IEEE Intl. Symposium on Information Science and Engineering : 167 ~ 170
[학술대회논문] - M. Park / 2006 / A Pixel-Weighting Method for Discriminating Objects of Different Sizes in an Image Captured from a Single Camera / Proc. IEEE 3rd Canadian Conf. Computer and Robot Vision : 36 ~ 36
[학술대회논문] - I. Kispal / 2008 / Human Height Estimation Using a Calibrated Camera / Proc, CVPR
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