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학술대회자료
저자정보
신승호 (경희대학교) 김정욱 (경희대학교)
저널정보
한국방송·미디어공학회 한국방송미디어공학회 학술발표대회 논문집 한국방송·미디어공학회 2024 하계학술대회
발행연도
2024.6
수록면
349 - 352 (4page)

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최근 보행자 검출(Pedestrian Detection)은 컴퓨터 비전 분야에서 활발히 연구되고 있으며, 로봇, 차량, 드론 등 다양한 실생활 분야에 널리 활용되고 있다. 특히 뛰어난 검출 성능을 보여주는 다중 스펙트럼 보행자 검출(Multispectral Pedestrian Detection)이 주목받고 있으며, 이는 열 정보를 포함하고 있어 조명이나 안개의 영향을 받지 않으므로 어두운 환경에서도 뛰어난 성능을 제공한다. 그러나 다중 스펙트럼 데이터는 수집 후 라벨링 작업에서 조명 조건의 차이와 데이터 정렬 문제를 일으켜 비용이 증가하는 단점이 있다. 이를 해결하기 위해 반복적인 데이터를 최소화하면서도 효율적인 성능을 달성할 수 있는 샘플링 기법이 제안하였다. 이 방법은 컨볼루션 네트워크와 K-means 알고리즘을 사용하여 데이터를 군집화하고, Uniform Selection 방법으로 샘플링하여 전체 데이터 중 20%만으로도 100% 데이터를 사용한 것과 유사한 성능을 달성했다. 본 논문은 높은 비용이 발생하는 다중 스펙트럼 보행자 검출 데이터에서 유의미한 데이터를 효과적으로 샘플링하는 방법을 제안하며, 이는 다양한 분야에서 확장 적용될 수 있다.

목차

요약
1. 서론
2. 본론
3. 실험 및 결과
4. 결론
참고문헌

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