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저널정보
한국정보처리학회 JIPS(Journal of Information Processing Systems) JIPS(Journal of Information Processing Systems) 제15권 제4호
발행연도
2019.1
수록면
1,017 - 1,028 (12page)

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Pedestrian tracking is a particular object tracking problem and an important component in various visionbasedapplications, such as autonomous cars and surveillance systems. Following several years of development,pedestrian tracking in videos remains challenging, owing to the diversity of object appearances and surroundingenvironments. In this research, we proposed a tracking-by-detection system for pedestrian tracking, whichincorporates a convolutional neural network (CNN) and color information. Pedestrians in video frames arelocalized using a CNN-based algorithm, and then detected pedestrians are assigned to their correspondingtracklets based on similarities between color distributions. The experimental results show that our system isable to overcome various difficulties to produce highly accurate tracking results.

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C. Sutheerakul / 2017 / Application of unmanned aerial vehicles to pedestrian traffic monitoring and management for shopping streets / Transportation Research Procedia 25:1717~1734 google schola K. V. Sriram / 2016 / Human detection and tracking in video surveillance system / Proceedings of 2016 IEEE International Conference on Computational Intelligence and Computing Research :1~3 google schola F. Li / 2017 / Fast pedestrian detection and dynamic tracking for intelligent vehicles within V2V cooperative environment / IET Image Processing 11(10):833~840 google schola A. W. M. Smeulders / 2014 / Visual tracking : an experimental survey / IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 36(7):1442~1468 google schola A. Yilmaz / 2006 / Object tracking: a survey / ACM Computing Survey 38(4) google schola

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