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저자정보
Nazeer Shahid (Chonnam National University) Gwang-Hyun Yu (Chonnam National University) Tan Dat Trinh (Chonnam National University) Do-Seong Sin (Defence Technology) Jin-Young Kim (Chonnam National University)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제17권 제1호(JKIIT, Vol.17, No.1)
발행연도
2019.1
수록면
107 - 121 (15page)
DOI
10.14801/jkiit.2019.17.1.107

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본 논문은, 열화상 이미지에서 배경 모델링과 합성곱 신경망(CNN)을 이용한 효과적인 인간 탐지 방법을 제안한다. 실시간 구현을 위하여, 배경 모델링은 수정된 연속하는 가우시안 평균에 의해 얻어지고, CNN 기반의 인간 분류는 오직 탐지된 전경의 객체로만 이루어진다. 인간 탐지 정화고 향상을 위해서, 형태학적 연산자와 타원 테스팅을 채택하여 관심 영역을 추출한다. 또한 자체 데이터를 이용하여 3개의 다른 입력 사이즈를 갖는 CNN 모델과 투표 기법을 학습한다. 실시간 시스템을 위해서, 전체 시스템은 C++로 구현되고 초당 30프레임 이상의 처리 속도 및 높은 정확도를 가진다.
#background modeling #CNN #deep learning #human detection #thermal videos

목차

요약
Abstract
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Detection Process
Ⅲ. Classification Process
Ⅳ. Experiment set up and Results
Ⅴ. Conclusion
References

참고문헌 (31)

참고문헌 신청
S. V. Tathe / 2013 / Real-time human detection and tracking / IEEE Annual India Conference (INDICON) :1~5 google schola N. Ogale / 2006 / A Survey of Techniques for Human Detection from Video google schola M. Mueller / 2016 / Persistent Aerial Tracking system for UAVs / IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) :1562~1569 google schola P. Dollar / 2012 / Pedestrian Detection : An Evaluation of the State of the Art / IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 34(4):743~761 google schola R. Soundrapandiyan / 2015 / Adaptive Pedestrian Detection in Infrared Images Using Background Subtraction and Local Thresholding / Proceedings of Second International Symposium on Computer Vision and the Internet (VisionNet’15) 58:706~713 google schola

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