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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 대한전자공학회 IEIE Transactions on Smart Processing & Computing IEIE Transactions on Smart Processing & Computing Vol.10 No.1
- 발행연도
- 2021.2
- 수록면
- 10 - 16 (7page)
- DOI
- 10.5573/IEIESPC.2021.10.1.010
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Multispectral pedestrian detection that utilizes information fusion of visible-light and thermal cameras has attracted much attention in the autonomous driving field. Pedestrians detected are highlighted in thermal images due to radiated temperatures captured by thermal cameras, building a more effective pedestrian detector in various illumination environments. This paper introduces several recent multispectral pedestrian detection techniques, and details their various problems. Four benchmark datasets are discussed, and performance evaluation metrics are presented. Furthermore, this paper discusses interesting observations on the experiments and the potential research directions for multispectral pedestrian detection problems. Finally, this review concludes that, although various multispectral pedestrian detection methods have been proposed, there still exist several future challenges in the multispectral pedestrian detection task, such as detecting small pedestrians, combining infrared and visible-light images at different resolutions, detecting occluded pedestrians, and dealing with the trade-off between detection accuracy and speed. Therefore, research in the multispectral pedestrian–detection area is expected to expand significantly in the coming years. Insightful discussions and prospective future work are delivered by this review, which can serve as a reference for researchers in multispectral pedestrian detection and related fields.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Literature Review
3. Datasets and Performance Comparisons
4. Challenges and Future Scope
5. Conclusion
References
참고문헌 (25)
참고문헌 신청
Hwang, S., Park, J., Kim, N., et al.: ‘Multispectral pedestrian detection: benchmark dataset and baseline’. Proc. IEEE Conf. Computer Vision and Pattern Recognition, Boston, MA, USA, June 2015, pp.1037–1045. Article (CrossRef Link)
Liu, J., Zhang, S., Wang, S., et al.: ‘Multispectral deep neural networks for pedestrian detection’. Proc. British Machine Vision Conf., York, UK, September 2016, pp. 1–13. Article (CrossRef Link)
König, D., Adam, M., Jarvers, C., et al.: ‘Fully convolutional region proposal networks for multispectral person detection’. Proc. IEEE Workshop on Computer Vision and Pattern Recognition, Honolulu, HI, USA, July 2017, pp. 243–250. Article (CrossRef Link)
Chen, Y., Xie, H., and Shin, H., 2018. Multi-layer fusion techniques using a CNN for multispectral pedestrian detection. IET Computer Vision, 12(8), pp.1179-1187. Article (CrossRef Link)
Guan, D., Cao, Y., Yang, J., Cao, Y. and Yang, M.Y., 2019. Fusion of multispectral data through illumination-aware deep neural networks for pedestrian detection. Information Fusion, 50, pp.148-157. Article (CrossRef Link)
Liu, J., Zhang, S., Wang, S., et al.: ‘Multispectral deep neural networks for pedestrian detection’. Proc. British Machine Vision Conf., York, UK, September 2016, pp. 1–13. Article (CrossRef Link)
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Chen, Y., Xie, H., and Shin, H., 2018. Multi-layer fusion techniques using a CNN for multispectral pedestrian detection. IET Computer Vision, 12(8), pp.1179-1187. Article (CrossRef Link)
Guan, D., Cao, Y., Yang, J., Cao, Y. and Yang, M.Y., 2019. Fusion of multispectral data through illumination-aware deep neural networks for pedestrian detection. Information Fusion, 50, pp.148-157. Article (CrossRef Link)
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