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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
박수빈 (동아대학교) 강대성 (동아대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제16권 제12호(JKIIT, Vol.16, No.12)
발행연도
2018.12
수록면
75 - 83 (9page)
DOI
10.14801/jkiit.2018.16.12.75

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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

오류제보하기
최근 자율 주행 자동차에 대한 연구가 활발하다. 자율 주행 자동차는 보행자 검출 및 인식 기술이 중요하다. 최근에 주로 사용되는 CNN(Convolutional Neural Network)을 이용한 보행자 검출은 대체로 좋은 성능을 보이나 영상의 환경에 따른 성능 저하가 있다. 본 논문에서는 LGP-FL(Local Gradient Pattern-Feature Layer)을 추가한 CNN Network를 기반으로 해마 신경망의 장기 기억 구조를 적용한 보행자 검출 시스템을 제안한다. 먼저 입력 이미지를 227x227의 크기로 변경한다. 그 후 총 5개 층의 Convolution layer를 거쳐 특징을 추출한다. 그 과정에서 추가되는 LGP-FL에서는 LGP 특징 패턴을 추출하여 출현 빈도수가 높은 패턴을 장기 기억 장치에 저장한다. 이후 검출 과정에서 밝기 및 색상 변화에 강인한 LGP 특징 패턴 정보를 이용해 검출함으로써 보다 정확하게 보행자를 검출할 수 있다. 기존의 방법들과 제안하는 기법의 비교를 통해 약 1~4%의 검출률 증가를 확인하였다.
#pedestrian detection #object detection #LGP #CNN #hippocampal structure

목차

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

참고문헌 (15)

참고문헌 신청
[학술대회논문] - P. Viola / 2001 / Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features / Proceedings of the 2001 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition : 9 ~ google schola [학술지(정기간행물)] - T. Ojala / 1996 / A comparative study of texture measures with classification based on feature distributions / Pattern Recognition 29 (1) : 51 ~ 59 google schola [학술대회논문] - Dalal / 2005 / Histograms of oriented gradients for human detection / IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition : 886 ~ 893 google schola [학술대회논문] - Q. Zhu / 2006 / Fast human detection using a cascade of histograms of oriented gradients / CVPR 2 : 1491 ~ 1498 google schola [학술지(정기간행물)] - Alex Krizhevsky / 2012 / Imagenet classification with deep convolutional neural networks / Advances in neural information processing systems 1 : 1097 ~ 1105 google schola

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2019-004-000148204