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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.8
- 수록면
- 713 - 721 (9page)
- DOI
- 10.5302/J.ICROS.2019.19.0095
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This paper presents a novel remote infrared pedestrian detection method for night use by means of local projection-CNN. Conventional sliding window methods (HOG/ACF) or region proposal-based deep learning approaches (faster R-CNN, SSD, YOLO) either fail to detect small objects or generate many false positives. Multi-modal region proposal schemes (multi-scale contrast filters with local projection+ACF) are used to improve remote pedestrian detection. AlexNet-based CNN feature extraction and SVM classification can reduce false positives further. This paper’s experimental evaluations indicate that the proposed method can improve remote IR pedestrian detection by 16%.
목차
Abstract
I. 서론
II. Local Projection-CNN 기반 적외선 보행자 검출 기법
III. 실험 결과
IV. 결론
REFERENCES
참고문헌 (33)
참고문헌 신청
P. Dollar, C. Wojek, B. Schiele, and P. Perona, “Pedestrian detection: An evaluation of the state of the art,” Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Transactions on, vol. 34, no. 4, pp. 743-761, 2012.
M. Bertozzi, A. Broggi, S. Ghidoni, and M. M. Meinecke, “A night vision module for the detection of distant pedestrians,” Intelligent Vehicles Symposium, IEEE, 25-30, 2007.
N. Dalal and B. Triggs, “Histograms of oriented gradients for human detection,” Computer Vision and Pattern Recognition, IEEE Computer Society Conference on, 1, 886-893, 2005.
F. Suard, A. Rakotomamonjy, A. Bensrhair, and A. Broggi, “Pedestrian detection using infrared images and histograms of oriented gradients,” Intelligent Vehicles Symposium, IEEE, 206-212, 2006.
L. Zhang, B. Wu, and R. Nevatia, “Pedestrian detection in infrared images based on local shape features,” Computer Vision and Pattern Recognition, IEEE Conference on, 1-8, 2007.
M. Bertozzi, A. Broggi, S. Ghidoni, and M. M. Meinecke, “A night vision module for the detection of distant pedestrians,” Intelligent Vehicles Symposium, IEEE, 25-30, 2007.
N. Dalal and B. Triggs, “Histograms of oriented gradients for human detection,” Computer Vision and Pattern Recognition, IEEE Computer Society Conference on, 1, 886-893, 2005.
F. Suard, A. Rakotomamonjy, A. Bensrhair, and A. Broggi, “Pedestrian detection using infrared images and histograms of oriented gradients,” Intelligent Vehicles Symposium, IEEE, 206-212, 2006.
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