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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 제19권 제11호
- 발행연도
- 2013.11
- 수록면
- 596 - 600 (5page)
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본 논문에서는 파트 영역 기법과 랜덤 포레스트 분류기를 이용하여 정지 영상에서 사람 크기의 변화, 배경의 복잡도, 부분적 가려짐 등에 강건한 사람 객체 검출 알고리즘을 제안한다. 먼저 목표 사람 객체를 포함하는 윈도우에서 N개의 파트 후보 영역을 임의의 크기와 위치에 생성한다. 이후 랜덤 포레스트 분류기를 이용하여 사람 검출에 사용할 상위M개의 파트 영역을 사람의 3가지 방향(정면, 측면, 뒷면)마다 결정한다. 테스트 영상에 대해 탐색 윈도우를 설정하고, 각 방향마다 M개의 로컬 영역을 학습된 랜덤 포레스트 분류기에 적용한다. 각 방향 별 파트 영역의 확률 값을 추정하고, 추정된 확률 값을 결합하여 최고값을 갖는 방향을 선택한다. 성능 평가를 위해 Dalal[1] 등과 Bourdev[3] 등에서 제안한 사람 검출 알고리즘과 성능 비교 실험을 하였고, 그 결과 성능 면에서 우수할 뿐 아니라, 프로그램 실행시간을 상당부분 단축시켰음을 실험 결과를 통해 확인하였다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 특징 추출
3. 랜덤 포레스트를 이용한 분류기 생성
4. 각 방향 별 파트 영역 결정과 승자독식(WTA)에 의한 사람 영역 검출
5. 실험 결과 및 분석
6. 결론
References
참고문헌 (7)
참고문헌 신청
N. Dalal / 2005 / Histograms of oriented gradients for human detection / Proc. of the IEEE Conf. Computer Vision and Pattern Recognition 1:886~893
A. Thomas / 2006 / Towards Multi-View Object Class Detection / Proc. of the IEEE Conf. Computer Vision and Pattern Recognition 1:1589~1596
L. Bourdev / 2009 / Poselets: Body part detectors trained using 3D human pose annotations / Proc. Of the IEEE International Conf. Computer Vision :1365~1372
Y-T Chen / 2009 / Multi-Class multi-Instance Boosting for Part-Based Human Detection / Proc. Of the IEEE Conf. Computer Vision Workshops :1177~1184
D. Tosato / 2010 / Part-Based human detection on remannian manifolds / Proc. of the IEEE International Conf. Image Processing :3469~3472
A. Thomas / 2006 / Towards Multi-View Object Class Detection / Proc. of the IEEE Conf. Computer Vision and Pattern Recognition 1:1589~1596
L. Bourdev / 2009 / Poselets: Body part detectors trained using 3D human pose annotations / Proc. Of the IEEE International Conf. Computer Vision :1365~1372
Y-T Chen / 2009 / Multi-Class multi-Instance Boosting for Part-Based Human Detection / Proc. Of the IEEE Conf. Computer Vision Workshops :1177~1184
D. Tosato / 2010 / Part-Based human detection on remannian manifolds / Proc. of the IEEE International Conf. Image Processing :3469~3472
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