영상 데이터
보행자 영상 데이터
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2018. 11. 23. 18:40
낙상인식(Fall detection)을 하기 위해서는 사람들이 움직이는 데이터셋이 필요하다. 이와 관련된 데이터를 찾기 위해서는 "보행자(Pedestrian) 데이터셋"으로 검색을 하면 찾을 수 있다.
아래 링크들은 이 보행자 데이터셋을 제공하는 사이트이다. (괄호 안의 숫자는 낙상 연구시 유용성을 나타내는 주관적인 점수)
- INRIA Person Dataset (5)
- Caltech Pedestrian Detection Benchmark (5)
- Daimler Pedestrian Classification Benchmark Dataset (3)
- CASIA Gait Database (2)
- DGait Database (2)
- Discovering Groups of People in Images (6, 신체가 향하는 방향도 나타냄)
- BIWI Walking Pedestrians (EWAP) (5)
- Hyunggi pedestrian dataset (자율주행을 위한 보행자 감지 연구에 유용)
- Penn-Fudan Database for Pedestrian Detection (3)
- HDA person dataset – ISR Lisbon (7,실내)
- TUGRAZ ICG long-term pedestrian dataset (6)
- BIWI pedestrian (7)
- PETA dataset (8)
- CV Datasets on the web (컴퓨터 비젼 관련 각종 데이터셋)
- The Multiple Object Tracking Benchmark (9)
위의 데이터셋 중에서 개인적으로 가장 유용한 데이터셋은 15번의 "The Multiple Object Tracking Benchmark"이다. 정확한 명칭은 "MOT Challenge: The Multiple Object Tracking Benchmark" 이며, 다양한 객체들을 트랙킹하는 챌리지이다.
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| 카메라 각도: 정면 |
이 데이터셋을 선호하는 이유는 위에서 소개한 대다수의 데이터셋은 카메라가 정면을 바라보는 각도에서 촬영한 데이터셋이 주를 이루고 있다. 하지만 현재 하고자 하는 낙상 연구에서는 아래 그림과 같이 CCTV에서 바라보는 영상에서의 낙상 인식을 하고자 한다.
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| 카메라 각도: 위 |