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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.12
- 수록면
- 1,816 - 1,825 (10page)
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본 논문에서는 다양한 해상도의 카메라를 사용하는 감시 카메라 네트워크에서 각 사람을 추적하는 새로운 접근방식을 제안한다. 다수의 비겹침 카메라 상에서 사람 추적 시 기존에 사용되던 사람 특징 정보는 다양한 카메라 시야조건에 쉽게 영향을 받는다. 이러한 한계를 극복하기 위해 제안하는 시스템은 외모 정보와 함께 얼굴 정보를 활용한다. 일반적으로 감시 카메라로 촬영하는 사람 영상은 해상도가 낮은 경우가 많기 때문에 추적을 용이하게 하기 위해 저해상도 얼굴에서도 유용한 특징을 추출할 수 있어야 한다. 제안하는 추적 방식에서 사람 얼굴 특징을 추출하기 위해 탐지된 얼굴을 정면화한 후 텍스쳐 기반의 특징을 추출한다. 또한 감시 카메라에 포착된 얼굴의 크기가 매우 작은 경우 얼굴을 확대하는 초해상도 기법도 함께 활용한다. 공개된 데이터셋인 Dana36을 이용하여 수행한 실험결과를 통해 제안된 알고리즘의 우수한 성능을 보여준다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 얼굴 특징
Ⅲ. 카메라 간 이동 사람 추적
Ⅳ. 실험결과
Ⅴ. 결론
References
참고문헌 (28)
참고문헌 신청
Y. -G. Lee, Z. Tang, and J. -N. Hwang, “Online-Learning- Based Human Tracking Across Non-Overlapping Cameras,” IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, vol. 28, no. 10, pp. 2870-2883, May 2017.
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H. -M. Hsu, T. -W. Huang, G. Wang, J. Cai, Z. Lei, and J. -N. Hwang, “Multi-Camera Tracking of Vehicles based on Deep Features Re-ID and Trajectory-Based Camera Link Models,” in Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Long Beach: CA, USA, pp. 416-424, 2019.
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Y. He, X. Wei, X. Hong, W. Shi, and Y. Gong, “Multi-Target Multi-Camera Tracking by Tracklet-to-Target Assignment,” IEEE Transactions on Image Processing, vol. 29, pp. 5191-5205, Mar. 2020.
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