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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2015.3
- 수록면
- 183 - 188 (6page)
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본 논문에서는 야간 CCTV 영상을 활용하여 보행자를 검출하고 추적하는 방법을 제안하고 추적 성능을 분석한다. 유사 Haar 특징을 이용하여 Adaboost 알고리즘으로 학습하고 종속분류기로 객체를 검출한다. 파티클 필터를 활용하여 검출된 보행자를 추적한다. 야간 CCTV영상에 대하여 객체 추적에 적합한 파티클 갯수와 분포 특성에 대하여 분석하였다. 골목길 등에서 취득한 야간 CCTV영상에 대하여 검출과 추적 성능을 검증하였다.
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참고문헌 (14)
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D. Geronimo / 2010 / Survey of Pedestrian Detection for Advanced Driver Assistance Systems / IEEE trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence 32(7):1239~1258
D. Xia / 2010 / Real-time Infrared Pedestrian Detection Based on Multi-block LBP / Proc. Int. Conf. Computer Application and System Modeling 12:140~142
M. Bertozzi / 2007 / Pedestrian detection by means of far-infrared stereo vision / Computer Vision and Image Understanding 106:194~204
J. T. Wang / 2012 / On pedestrian detection and tracking in infrared videos / Pattern Recognition Letters 33:775~785
F. Xu / 2005 / Pedestrian Detection and Tracking With Night Vision / IEEE Tran. Intelligent Transportation Systems 6(1):63~71
D. Xia / 2010 / Real-time Infrared Pedestrian Detection Based on Multi-block LBP / Proc. Int. Conf. Computer Application and System Modeling 12:140~142
M. Bertozzi / 2007 / Pedestrian detection by means of far-infrared stereo vision / Computer Vision and Image Understanding 106:194~204
J. T. Wang / 2012 / On pedestrian detection and tracking in infrared videos / Pattern Recognition Letters 33:775~785
F. Xu / 2005 / Pedestrian Detection and Tracking With Night Vision / IEEE Tran. Intelligent Transportation Systems 6(1):63~71
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