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저자정보
최미순 (안동대학교) 이정환 (안동대학교) 노태문 (한국전자통신연구원) 심재창 (안동대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 제16권 제10호
발행연도
2010.10
수록면
955 - 961 (7page)

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본 논문에서는 HOG 특징벡터와 영상분할을 이용한 부스팅 분류기반의 자동차영역 검출 알고리즘의 연구에 대해서 기술한다. 입력된 영상으로부터 차량을 검출하기위해 먼저 분할 후 합병(split-merge) 방법을 적용하여 영상을 분할한다. 그리고 가장 큰 두 영역을 검색 영역에서 제외하여 처리 속도를 향상 시킨다. 각 영역에 대해 HOG(histogram of oriented gradient) 특징을 추출한다. 분류기는 두 개의 모집단을 분류하는데 많이 사용되고 있는 AdaBoost 방법을 사용한다. 제안방법의 성능 평가를 위해 537개의 영상을 사용하여 분류기를 학습하였으며, 또한 학습에 사용하지 않은 비학습영상 500개를 사용하여 인식률을 구하였다. 실험결과 비학습영상에 대해 98.34%의 인식률을 얻었다. 결론적으로 제안된 방법이 지능형 자동차 제어 시스템에서 차량의 위치를 찾는 방법으로 활용될 수 있다.
#자동차검출 #분할 및 합성 #부스팅기반 분류기 #HOG특징 #vehicle detection #split and merge #boosting_based classifier #HOG features

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 자동차영역 검출을 위한 영상분할
3. 제안된 자동차영역 검출 방법
4. 실험 결과 및 고찰
5. 결론
참고문헌

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