Human Detection in Video Using Poselet with Articulated Pose Estimation and Edge-based RPCA Foreground Extraction

Abstract

다양한 영상처리 응용시스템에서 사람 검출이 중요하지만, 대부분의 현존하는 기술들은 보행자 탐지를 대상으로 하고 있다. 본 논문에서는 poselet 기술의 우수한 성능에 고무되어, poselet과 articulated pose 추정을 결합하여 사람 검출을 위한 강인한 하이브리드 구조를 제안한다. RPCA에 기반한 새로운 전경 추출 방법이 조명의 변화 또는 카메라 흔들림과 같은 환경의 불확실성을 다루기 위하여 제안되었다. 이렇게 검출된 후보 영역 중 작은 영역들은 제거된다. 또한 연속하는 프레임들상에서 전경을 갱신하기 위한 방법이 제안되었는데, 이는 갑작스러운 변동을 방지하기 위하여 사용된다. 제안된 방법을 검증하기 위하여, 실내외에서 구축된 학교 모니터링 녹화 DB상에서 실험을 수행하였다.