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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.8
- 수록면
- 1,121 - 1,129 (9page)
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RGB 이미지를 활용하는 다양한 객체 인식 분야에서 조도가 어둡거나 특정 물체에 의해 가려진 환경에서의 RGB 이미지는 객체 인식 성능 저하를 일으킨다. IR 이미지는 가시광선이 아닌 적외선 파동을 감지하기 때문에 이러한 환경에서 강인한 객체 인식 성능을 가질 수 있고, RGB-IR 이미지 쌍을 가지고 각자의 강점을 결합 하는 것을 통해 객체 인식 성능을 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 RGB-IR 이미지 쌍의 강점만을 결합하여 객체 인식 성능을 향상시키는 다중 스펙트럼 융합 모델인 high-frequency interchange network (HINet)을 제안한다. HINet은 RGB-IR 이미지 간 주요 정보를 교환하기 위해 두 가지 객체 인식 모델을 mutual high-frequency transfer (MHT)를 이용하여 연결하였다. MHT에서는 RGB-IR 이미지 쌍 각각을 discrete cosine transform (DCT) 스펙트럼 도메인으로 변환하여 고주파 정보를 추출한다. 추출된 고주파 정보는 서로의 네트워크에 전달되어 객체 인식성능 향상을 위해 활용되어 진다. 실험 결과는 제안하는 네트워크의 우수성을 보이며 다중 스펙트럼 객체 인식 성능을 향상시키는 것을 확인할 수 있다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구 동향
Ⅲ. 제안 방법
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론 및 향후연구
REFERENCES
참고문헌 (29)
참고문헌 신청
J. Liu, S. Zhang, S. Wang, D. N. Metaxas, “Multispectral Deep Neural Networks for Pedestrian Detection,” in Proceedings of the British Machine Vision Conference, York, U.K, pp. 13, 2016.
K. Park, S. Kim, and K. Sohn, “Unified multi-spectral pedestrian detection based on probabilistic fusion networks,” Pattern Recognition, vol. 80, pp. 143-155, Aug. 2018.
C. Li, D. Song, R. Tong, and M. Tang, “Multispectral Pedestrian Detection Via Simultaneous Detection and Segmentation,” in Proceedings of the British Machine Vision Conference, Hangzhou, China, pp. 225, 2018.
C. Li, D. Song, R. Tong, and M. Tang, “Illumination-aware faster R-CNN for robust multispectral pedestrian detection,” Pattern Recognition, vol. 85, pp. 161-171, Jan. 2019.
L. Zhang, Z. Liu, S. Zhang, X. Yang, H. Qiao, K. Huang, and A. Hussain, “Cross-modality interactive attention network for multispectral pedestrian detection,” Information Fusion, vol. 50, pp. 20-29, 2019.
K. Park, S. Kim, and K. Sohn, “Unified multi-spectral pedestrian detection based on probabilistic fusion networks,” Pattern Recognition, vol. 80, pp. 143-155, Aug. 2018.
C. Li, D. Song, R. Tong, and M. Tang, “Multispectral Pedestrian Detection Via Simultaneous Detection and Segmentation,” in Proceedings of the British Machine Vision Conference, Hangzhou, China, pp. 225, 2018.
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L. Zhang, Z. Liu, S. Zhang, X. Yang, H. Qiao, K. Huang, and A. Hussain, “Cross-modality interactive attention network for multispectral pedestrian detection,” Information Fusion, vol. 50, pp. 20-29, 2019.
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