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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2016.8
- 수록면
- 1,345 - 1,360 (16page)
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In this paper, we propose a new real-time human detection under omni-directional cameras for visual surveillance purpose, based on CNN with unified detection and AGMM. Compared to CNN-based state-of-the-art object detection methods. YOLO model-based object detection method boasts of very fast object detection, but with less accuracy. The proposed method adapts the unified detecting CNN of YOLO model so as to be intensified by the additional foreground contextual information obtained from pre-stage AGMM. Increased computational time incurred by additional AGMM processing is compensated by speed-up gain obtained from utilizing 2-D input data consisting of grey-level image data and foreground context information instead of 3-D color input data. Through various experiments, it is shown that the proposed method performs better with respect to accuracy and more robust to environment changes than YOLO model-based human detection method, but with the similar processing speeds to that of YOLO model-based one. Thus, it can be successfully employed for embedded surveillance application.
목차
ABSTRACT
1. INTRODUCTION
2. TECHNICAL BACKGROUNDS AND RELATED WORK
3. PROPOSED HUMAN DETECTION METHOD
4. EXPERIMENTAL RESULTS
5. CONCLUSIONS
REFERENCES
참고문헌 (31)
참고문헌 신청
[학술대회논문] - N. Dalal / 2005 / Histograms of Oriented Gradients for Human Detection / Proceeding of IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition : 886 ~ 893
[학술지(정기간행물)] - P.F. Felzenszwalb / 2009 / Object Detection with Discriminatively Trained Part-based Models / IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 32 (9) : 1627 ~ 1645
[학술대회논문] - P. Dollar / 2010 / The Fastest Pedestrian Detector in the West / Proceeding of The British Machine Vision Conference : 68.1 ~ 68.11
[학술지(정기간행물)] - P. Dollar / 2011 / Pedestrian Detection : An Evaluation of the State of the Art / IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 34 (4) : 743 ~ 761
[학술대회논문] - R. Benenson / 2012 / Pedestrian Detection at 100Frames per Second / Proceeding of IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition : 2903 ~ 2910
[학술지(정기간행물)] - P.F. Felzenszwalb / 2009 / Object Detection with Discriminatively Trained Part-based Models / IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 32 (9) : 1627 ~ 1645
[학술대회논문] - P. Dollar / 2010 / The Fastest Pedestrian Detector in the West / Proceeding of The British Machine Vision Conference : 68.1 ~ 68.11
[학술지(정기간행물)] - P. Dollar / 2011 / Pedestrian Detection : An Evaluation of the State of the Art / IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 34 (4) : 743 ~ 761
[학술대회논문] - R. Benenson / 2012 / Pedestrian Detection at 100Frames per Second / Proceeding of IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition : 2903 ~ 2910
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