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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2017.6
- 수록면
- 11 - 21 (11page)
- DOI
- 10.14801/jkiit.2017.15.6.11
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본 논문은 Faster RCNN(Region based Convolutional Neural Network)과 ACF(Aggregate Channel Feature)를 이용한 사람검출의 성능비교 분석을 나타낸다. Faster RCNN은 RPN(Region Proposal Network)을 구성하여 기존의 Fast RCNN과 컨볼루션 특징을 공유하여 병합한 것이다. Fast RCNN은 이미지 하나에 CNN 계산 한번을 통해 물체 추정 영역을 모두 추론한다. ACF는 한 영상으로부터 여러 채널들을 구해 그 채널들을 결합하고, 스무딩을 거쳐 저해상도 채널을 얻는다. 픽셀들은 결합되어 특징벡터를 만든다. 그리고 의사결정트리와 부스트에 의해 배경과 사람을 분리시킨다. 사용한 데이터베이스는 유튜브(Youtube)에서 10개의 도로주행 영상을 다운로드 하여 사용한다. 또한 도로주행 상황에서 2종 카메라로 직접 획득한 데이터베이스도 사용한다. 실험결과는 전체 데이터에서 Faster RCNN 검출이 ACF검출보다 2.86배 더 높은 정확도를 보여주었다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 보행자 검출 방법
Ⅲ. 보행자 데이터베이스
Ⅳ. 실험 및 결과
Ⅴ. 결론
References
참고문헌 (27)
참고문헌 신청
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