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자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국센서학회 센서학회지 센서학회지 제29권 제3호
발행연도
2020.1
수록면
194 - 200 (7page)

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Human detection is an important aspect in many video-based sensing and monitoring systems. Studies have been actively conducted for the automatic detection of humans in camera images, and various methods have been proposed. However, there are still problems in terms of performance and computational cost. In this paper, we describe a method for efficient human detection in the field of view of a camera, which may be static or moving, through multiple processing steps. A detection line is designated at the position where a human appears first in a sensing area, and only the one-dimensional gray pixel values of the line are monitored. If any noticeable change occurs in the detection line, corner detection and optical flow computation are performed in the vicinity of the detection line to confirm the change. When significant changes are observed in the corner numbers and optical flow vectors, the final determination of human presence in the monitoring area is performed using the Histograms of Oriented Gradients method and a Support Vector Machine. The proposed method requires processing only specific small areas of two consecutive gray images. Furthermore, this method enables operation not only in a static condition with a fixed camera, but also in a dynamic condition such as an operation using a camera attached to a moving vehicle.

목차

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참고문헌 (14)

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D. T. Nguyen / 2016 / Human detection from images and videos : A survey / Pattern Recognit 51(3):148~175 google schola M. Sonka / 2008 / Image Processing, Analysis, and Machine Vision / Thomson google schola J. K. Baruah / 2018 / Advances in Communication, Devices and Networking / Springer google schola N. Dalal / 2005 / Histograms of oriented gradients for human detection / Proc. Comput. Vis. Pattern Recognit 1:886~893 google schola E. J. Alreshidi1 / 2019 / Characterizing human behaviours using statistical motion descriptor / Signal Image Process 10(1):15~25 google schola

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