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얼굴인식과 GAN을 이용한 동적카메라에서의 실시간 사람추적 성능향상방법
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| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | 김지성 | - |
| dc.contributor.author | 최용석 | - |
| dc.date.accessioned | 2022-07-09T13:57:58Z | - |
| dc.date.available | 2022-07-09T13:57:58Z | - |
| dc.date.created | 2021-05-14 | - |
| dc.date.issued | 2019-06 | - |
| dc.identifier.uri | https://scholarworks.bwise.kr/hanyang/handle/2021.sw.hanyang/147541 | - |
| dc.description.abstract | 움직이는 로봇환경, 주행중인 자동차 등의 이동하는 카메라환경이나 관찰 대상이 상대적으로 가까운 경우 발생하는 모션블러(Motion-blur) 로 인해 탐지와 재인식(Re-identification)의 정확도가 낮아지기 때문에 지속적인 객체 추적에 어려움이 따르고 있다. 본 논문에서는 YOLO[1]탐지기를 적용한 MOTDT[2] 실시간 추적기(realtime-tracker)를 기반으로 성능향상 실험을 수행한다. 동적 카메라에서의 성능향상을 위해 해상도 향상(super-Resolution) 효과와 흐림 제거(deblurring) 효과를 동시에 적용할 수 있도록 BlurSharp Pair 데이터셋을 학습한 SRGAN[3]을 이용하여 추적시스템의 성능향상을 위한 방법을 제시한다.실험을 위해 실제 로봇시점에서 상호작용하며 촬영한 영상을 벤치마크 셋으로 사용하여 IDF1, MOTA 성능을 측정하고 성능이 향상됨을 확인하였다. | - |
| dc.language | 한국어 | - |
| dc.language.iso | ko | - |
| dc.publisher | 한국정보과학회 | - |
| dc.title | 얼굴인식과 GAN을 이용한 동적카메라에서의 실시간 사람추적 성능향상방법 | - |
| dc.title.alternative | Performance improvement of real-time person tracking on moving cameras using face recognition and GAN | - |
| dc.type | Article | - |
| dc.contributor.affiliatedAuthor | 최용석 | - |
| dc.identifier.bibliographicCitation | 한국정보과학회 2019 한국컴퓨터종합학술대회 논문집, pp.1041 - 1043 | - |
| dc.relation.isPartOf | 한국정보과학회 2019 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 | - |
| dc.citation.title | 한국정보과학회 2019 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 | - |
| dc.citation.startPage | 1041 | - |
| dc.citation.endPage | 1043 | - |
| dc.type.rims | ART | - |
| dc.type.docType | Proceeding | - |
| dc.description.journalClass | 3 | - |
| dc.description.isOpenAccess | N | - |
| dc.description.journalRegisteredClass | other | - |
| dc.identifier.url | https://www.dbpia.co.kr/journal/articleDetail?nodeId=NODE08763414 | - |
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Collections - 서울 공과대학 > 서울 컴퓨터소프트웨어학부 > 1. Journal Articles
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- Choi, Yong Suk
- COLLEGE OF ENGINEERING (SCHOOL OF COMPUTER SCIENCE)