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저자정보
부원국 (울산대학교) 배강민 (한국전자통신연구원) 윤기민 (한국전자통신연구원) 배유석 (한국전자통신연구원)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2023년도 대한전자공학회 하계학술대회 논문집
발행연도
2023.6
수록면
1,125 - 1,128 (4page)

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Recent advancements in deep learning have stimulated the development of various datasets pertinent to human understanding. However, only a fraction of these datasets address a range of social issues, such as fallen person detection, while the majority focus on providing human keypoints and action labels. Therefore, this paper proposes a multi-task learning approach that jointly trains annotations, including keypoints and state recognitions, to enhance fallen person detection. We offer a statistical overview of human state datasets and propose methods to reconcile discrepancies in human state labels derived from multiple domains. Additionally, we present both qualitative and quantitative results of fallen person detection using benchmark datasets.

목차

Abstract
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Methods
Ⅲ. Experiments
Ⅳ. Conclusion
References

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