Multi-Modal 영역제안 및 CNN-SVM 기반 야간 원거리 원적외선 보행자 검출

저작시기 2019.08 |등록일 2019.08.14 파일확장자어도비 PDF (pdf) | 9페이지 | 가격 6,000원
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서지정보

발행기관 : 제어로봇시스템학회 수록지정보 : 제어로봇시스템학회 논문지 / 25권 / 8호
저자명 : 김태환, 김성호

목차

Abstract
I. 서론
II. Local Projection-CNN 기반 적외선 보행자 검출 기법
III. 실험 결과
IV. 결론
REFERENCES

영어 초록

This paper presents a novel remote infrared pedestrian detection method for night use by means of local projection-CNN. Conventional sliding window methods (HOG/ACF) or region proposal-based deep learning approaches (faster R-CNN, SSD, YOLO) either fail to detect small objects or generate many false positives. Multi-modal region proposal schemes (multi-scale contrast filters with local projection+ACF) are used to improve remote pedestrian detection. AlexNet-based CNN feature extraction and SVM classification can reduce false positives further. This paper’s experimental evaluations indicate that the proposed method can improve remote IR pedestrian detection by 16%.

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