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학술저널
저자정보
송수호 (선문대학교) 현훈범 (선문대학교) 이현 (선문대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.44 No.1
발행연도
2017.1
수록면
44 - 50 (7page)

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보행자 검출은 수년간 광범위하게 연구된 문제이며, 자율주행 자동차와 운전자 보조시스템에서 매우 중요한 역할을 차지하고 있다. 특히, 계층적 분류기[1]와 Histogram of Gradient[2]특징벡터 등 영상 기반의 보행자 검출기법과 ConvNet같이 deep model을 이용하여 검출하는 기법들이 연구되었고 검출성능 은 꾸준히 상승하였다. 하지만 보행자 검출은 작은 오차에도 생명과 연관된 문제를 야기할 수 있기 때문에, 자율주행 시스템의 보행자검출 오차율은 더욱 낮출 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 Faster R-CNN 응용 기법에 새로 개발한 데이터 학습 모델을 적용하여 보행자 검출 오류를 줄이는 기법을 제안한다. 그리고 기존에 제안된 모델들과 비교를 통해, 보행자 검출에 있어 제안된 방법의 우수성을 보이고자 한다.
#보행자 검출 #convolutional neural network #CNN #faster R-CNN #딥러닝 #pedestrian detection #deep learning

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 보행자 검출 기법
3. Faster R-CNN 응용기법
4. 실험
5. 결론
References

참고문헌 (17)

참고문헌 신청
P. Viola and M. J. Jones, Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features, CVPR, pp. 511-518, 2001. Navneet Dalal and Bill Triggs, Histograms of oriented gradients for human detection, CVPR, pp. 886-893, 2005. Q. Zhu, M.-C. Yeh, K.-T. Cheng, and S. Avidan, Fast human detection using a cascade of histograms of oriented gradients, CVPR, pp. 1491-1498, 2006. A. Krizhevsky, I. Sutskever, and G. E. Hinton, ImageNet classification with deep convolutional neural networks, NIPS, pp. 1106-1114, 2012. P. Doll´ar, Z. Tu, P. Perona, and S. Belongie, Integral channel features, BMVC, pp. 91.1-91.11, 2009.

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