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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
박수빈 (동아대학교) 임혜연 (동아대학교) 강대성 (동아대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제17권 제5호(JKIIT, Vol.17, No.5)
발행연도
2019.5
수록면
13 - 20 (8page)
DOI
10.14801/jkiit.2019.17.5.13

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2019

SSD 알고리즘 기반 MI-FL을 적용한 회전 불변의 다중 객체 검출 시스템 구현
박수빈 ,  임혜연 ,  강대성 한국정보기술학회논문지 2019.05 학술저널

2018

LGP-FL과 해마 구조를 이용한 H-CNN 기반 보행자 검출에 대한 연구
박수빈 ,  강대성 한국정보기술학회논문지 2018.12 학술저널
CNN 기반 MI-FL을 이용한 회전 불변의 보행자 검출에 관한 연구
박수빈 ,  임혜연 ,  강대성 Proceedings of KIIT Conference 2018.11 학술대회자료

초록· 키워드

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최근 CNN을 기반으로 한 객체 검출 기술의 연구가 활발하다. 객체 검출 기술은 자율주행차, 지능형 영상분석 등에서 중요한 기술로 사용된다. 본 논문에서는 CNN 기반의 객체 검출기 중 하나인 SSD(Single Shot Multibox Detector)에 MI-FL(Moment Invariant-Feature Layer)을 적용하여 회전 변형에 강인한 객체 검출 시스템을 제안한다. 먼저 VGG 네트워크를 기반으로 입력 이미지의 특징을 추출한다. 그 후 총 6개의 특징 계층(Feature layer)을 적용하여 객체의 위치 정보와 종류를 예측해 경계 박스들을 생성한다. 그 후 NMS 알고리즘을 이용해 가장 객체일 확률이 높은 경계 박스를 얻는다. 하나의 객체 경계 박스가 정해지면 MI-FL을 이용해 해당 영역의 불변 모멘트 특징을 추출하여 미리 저장하고 학습한다. 이후 검출 과정에서 미리 저장해둔 불면 모멘트 특징 정보를 이용해 검출함으로써 회전된 이미지에 대해 기존 방법보다 더 강인한 검출이 가능하다. 기존의 SSD와 MI-FL을 적용한 SSD의 비교를 통해 약 4~5%의 성능 향상을 확인하였다.
#object detection #CNN #SSD #moment invariant

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 이론
Ⅲ. 제안하는 방법
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론
References

참고문헌 (15)

참고문헌 신청
P. Viola / 2001 / Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features / Proc. IEEE CVPR 1:511~518 google schola N. Dalal / 2005 / Histograms of Oriented Gradients for Human Detection / IEEE Computer Society Conference on CVPR :886~893 google schola Y. LeCun / 1998 / Gradient-based learning applied to document recognition / Proc. IEEE :2278~2323 google schola K. Alex / 2012 / Imagenet classification with deep convolutional neural networks / NIPS 1:1097~1105 google schola K. Simonyan / 2015 / Very deep convolutional networks for large-scale image recognition / ICLR google schola

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