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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.10
- 수록면
- 171 - 177 (7page)
- DOI
- 10.14372/IEMEK.2021.16.5.171
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It is difficult to accurately extract features of pedestrian because the pedestrian is photographed at a crosswalk using a camera positioned higher than the pedestrian. In addition, it is more difficult to extract features when a part of the pedestrian's body is covered by an umbrella or parasol or when the pedestrian is holding an object.
Representative methods to solve this problem include Object Detection, Instance Segmentation, and Pose Estimation.
Among them, this study intends to use the Pose Estimation method. In particular, we intend to increase the recognition rate of pedestrians in crosswalks by maintaining the image resolution through HigherHRNet and applying the foot estimation technique. Finally, we show the superiority of the proposed method by applying and analyzing several data sets covered by body parts to the existing method and the proposed method.
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S. Ren / 2015 / Faster R-cnn : Towards Real-time Object Detection with Region Proposal Networks / Advances in Neural Information Processing Systems 28:91~99
J. Redmon / 2016 / You Only Look Once : Unified, Real-time Object Detection / Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition :779~788
W. Liu / 2016 / Ssd : Single Shot Multibox DDetector / European Conference on Computer Vision :21~37
J. Dai / 2016 / R-fcn : Object Detection via Region-based Fully Convolutional Networks / Advances in Neural Information Processing Systems :379~387
J. Redmon / 2017 / YOLO9000 : Better, Faster, Stronger / Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition :7263~7271
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W. Liu / 2016 / Ssd : Single Shot Multibox DDetector / European Conference on Computer Vision :21~37
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