KCI등재
실시간 물체 검출을 위한 고효율 Viola-Jones 검출 프레임워크 = High Efficient Viola-Jones Detection Framework for Real-Time Object Detection
저자
박병주 (한밭대학교) ; 이재흥 (한밭대학교) ; Park, Byeong-Ju ; Lee, Jae-Heung 연구자관계분석
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2014
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
수록면
1-7(7쪽)
KCI 피인용횟수
3
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본 연구에서는 기존의 Viola-Jones 검출 프레임워크를 개선하여 하나의 특징 당 더 높은 효율을 가지며 검출대상이 아닌 서브 윈도우들을 더 빠르게 제거하는 개선된 학습 알고리즘을 제안한다. 학습의 결과로 생성된 물체 검출기는 서브윈도우를 특정 임계값까지 빠르게 제거하기 때문에 서브윈도우당 계산수가 줄어든다. 기존의 Viola-Jones 물체 검출기와 동일한 프레임워크이므로 검출 성능에는 영향을 주지 않는다. MIT-CMU 테스트 집합에 대해서 서브윈도우당 특징 계산 횟수를 측정하였으며 기존 계산 횟수의 45.5%로 줄어들어 검출 속도가 약 58.5% 향상됨을 확인하였다.
더보기In this paper, we suggest an improved Viola-Jones detection framework for the efficient feature selection and the fast rejection method of the sub-window. Our object detector has low computational complexity because it rejects sub-windows until specific threshold. Owing to using same framework, detection performance is same with the existing Viola-Jones detector. We measure the number of average feature calculation about MIT-CMU test set. As a result of the experiment, the number of average feature calculation is reduced to 45.5% and the detection speed is improved about 58.5% compared with the previous algorithm.
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연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2020-12-01 | 평가 | 등재후보로 하락 (재인증) | KCI후보 |
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2005-10-17 | 학술지명변경 | 외국어명 : 미등록 -> Journal of IKEEE | KCI후보 |
2005-05-30 | 학술지등록 | 한글명 : 전기전자학회논문지외국어명 : 미등록 | KCI후보 |
2005-03-25 | 학회명변경 | 한글명 : (사) 한국전기전자학회 -> 한국전기전자학회영문명 : 미등록 -> Institute of Korean Electrical and Electronics Engineers | KCI후보 |
2005-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2004-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 FAIL (등재후보1차) | KCI후보 |
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기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
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2016 | 0.3 | 0.3 | 0.29 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.24 | 0.22 | 0.262 | 0.17 |
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