KSC 2018
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| 한글제목(Korean Title) |
시각 특징 기반 사람 재식별 모델을 이용한 모바일 로봇의 사람 인식 및 추적 |
| 영문제목(English Title) |
Human Recognition and Tracking for Mobile Robot using Visual Feature-based Person Re-identification Model |
| 저자(Author) |
황인준
이충연
이현도
장병탁
Injune Hwang
Chung-yeon Lee
Hyundo Lee
Byoung-tak Zhang
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 45 NO. 02 PP. 1958 ~ 1960 (2018. 12) |
한글내용
(Korean Abstract) |
모바일 로봇이 사람과 상호 작용하면서 작업을 수행할 때 같은 사람을 다시 알아보는 재식별 기능은 매우 중요하다. 사람 재식별을 위한 목소리, 생체, 움직임 인식은 추가 센서가 필요하고 접근성이 낮다는 단점이 있으며, 추적 기법은 대상이 가려졌을 때, 얼굴 인식은 얼굴이 보이지 않을 때 제대로 동작하지 않는다는 문제가 있다. 이 논문에서는 이러한 문제를 해결할 수 잇는 시각 특징(visual feature)기반의 사람 재식별(person re-identification) 기법을 로봇에 효과적이고 안정적으로 적용하는 방법을 제안한다. 재식별 모델로는 SVDNet을 사용했으며, 랜덤 지우기 데이터 증강 기법인 REDA를 적용했다. 더욱 강건한 재식별 성능을 위해서, 식별 대상을 효율적으로 여러 번 기억하는 알고리즘과, 다수의 사람에 대해서 최적의 식별 결과를 얻기위한 매칭 알고리즘을 제시한다. 모바일 로봇 페퍼(Pepper)에 사람 인식을 위한 YOLOv3와 SVDNet+REDA 재식별 모델을 적용한 실험에서 기억 및 매칭 알고리즘을 사용하여 92.5% Top-1 정확도를 얻어냈으며, 재식별 상황을 추적과 인식으로 나누고 각각에 특화된 지속적 기억 기법을 적용함으로서 재식별이 정확하고 안정적으로 동작하는 것을 확인했다. |
영문내용
(English Abstract) |
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