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김건욱 (광운대학교) 이민훈 (광운대학교) 허유진 (광운대학교) 황기수 (광운대학교) 오승준 (광운대학교)
저널정보
한국방송·미디어공학회 방송공학회논문지 방송공학회논문지 제23권 제6호
발행연도
2018.11
수록면
780 - 789 (10page)

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전 세계적으로 총기 사고는 인적이 드문 장소뿐만 아니라 사람들이 많이 모여 있는 공공장소에서도 빈번하게 일어난다. 특히, 권총과 같은 소형 총기 사고의 빈도수가 매우 높다. 그러므로 사람에 비해 상대적으로 매우 작은 크기의 객체인 권총을 가진 사람을 탐지하는 것은 사고의 피해를 최소화하는데 핵심적이다. ‘권총 든 사람’을 탐지하는 연구가 수행되고 있지만, 사람보다 권총은 상대적으로 크기가 작기 때문에 단일 객체만을 탐지하는 기존 객체 탐지 방법으로 ‘권총 든 사람’을 탐지하면 오류 발생 빈도수가 매우 높다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 권총으로 무장한 사람을 탐지하는 방법으로 APDA(Armed Person Detection Algorithm)를 제안한다. APDA는 입력 영상에서 합성곱신경망(Convolutional Neural Network, CNN) 기반의 인체 특징점 탐지 모델과 객체 탐지 모델을 병행하여 획득한 양 손목과 권총의 위치를 후처리 작업에서 이용하여 ‘권총 든 사람’을 탐지한다. APDA는 기존 방식보다 객관적 평가에서 재현율이 46.3% 향상되었고, 정밀도는 14.04% 향상되었다.
#Object-related human detection #Pose estimation #Object detection #CNN #Deep learning

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 이론
Ⅲ. APDA(Armed Person Detection Algorithm)
Ⅳ. 실험결과
Ⅴ. 결론
참고문헌 (References)

참고문헌 (22)

참고문헌 신청
Kwangsoo Kim, Ungtae Kim and Sooyeong Kwak, Real-time Violence Video Detection based on Movement Change Characteristics JBE, Vol.22, No. 2, pp. 234-239, March 2017, http://dx.doi.org/ 10.5909/JBE.2017.22.2.234 (accessed Aug. 1, 2018). Sanggi Kim and Dongseog Han, Real Time Traffic Light Detection Algorithm Based on Color Map and Multilayer HOG-SVM JBE, Vol. 22, No. 1, pp. 62-69, Jenuary 2017, http://dx.doi.org/10.5909/JBE. 2017.22.1.62 (accessed Aug. 3, 2018). Seulbeen Kim and Wonjun Kim, User Identification Method using Palm Creases and Veins based on Deep Learning JBE, Vol. 23, No. 3, pp. 395-402, May 2018, http://dx.doi.org/10.5909/JBE.2018.23.3.395 (accessed Aug. 3, 2018). K. He, X. Zhang, S. Ren and J. Sun, Deep Residual Learning for Image Recognition In Proceeding of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition(CVPR), pp. 770-778, 2016, https://doi.org/10.1109/cvpr.2016.90 (accessed Aug. 10, 2018). J. Hu, L. Shen and G. Sun, Squeeze-and-Excitation Network arXiv: 1709.01507, 2017, https://arxiv.org/pdf/1709.01507 (accessed Aug. 10, 2018).

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