Full metadata record
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.author | 최용석 | - |
dc.date.accessioned | 2020-04-27T06:06:56Z | - |
dc.date.available | 2020-04-27T06:06:56Z | - |
dc.date.issued | 2019-06 | - |
dc.identifier.citation | 한국정보과학회 2019 한국컴퓨터종합학술대회 논문집, Page. 1041-1043 | en_US |
dc.identifier.issn | 2466-0825 | - |
dc.identifier.uri | http://www.dbpia.co.kr/view/ar_view.asp?arid=4812810 | - |
dc.identifier.uri | https://repository.hanyang.ac.kr/handle/20.500.11754/151297 | - |
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. | en_US |
dc.description.sponsorship | 이 연구는 2019년도 산업통상자원부 및 산업기술평가관리원(KEIT) 연구비 지원에 의한 연구이며(과제번호:10077553), 산업통상자원부의 재원으로 기술혁신사업의 지원을 받아 수행한 연구과제임 (No. 10060086, 개인 서비스용 로봇을 위한 지능-지식 집약 ·개방 ·진화형 로봇지능 소프트웨어 프레임워크 기술 개발) | en_US |
dc.language.iso | ko_KR | en_US |
dc.publisher | 한국정보과학회 | en_US |
dc.title | 얼굴인식과 GAN을 이용한 동적카메라에서의 실시간 사람추적 성능향상방법 | en_US |
dc.title.alternative | Performance improvement of real-time person tracking on moving cameras using face recognition and GAN | en_US |
dc.type | Article | en_US |
dc.relation.page | 1041-1043 | - |
dc.contributor.googleauthor | 김지성 | - |
dc.contributor.googleauthor | 최용석 | - |
dc.contributor.googleauthor | Kim, Ji-Seong | - |
dc.contributor.googleauthor | Choi, Yong-Suk | - |
dc.sector.campus | S | - |
dc.sector.daehak | COLLEGE OF ENGINEERING[S] | - |
dc.sector.department | DEPARTMENT OF COMPUTER SCIENCE | - |
dc.identifier.pid | cys | - |
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