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저자정보
Quoc Bao Truong (University of Ulsan) Heo Nam Geon (University of Ulsan) Byung Ryong Lee (University of Ulsan)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 ICCAS-SICE 2009
발행연도
2009.8
수록면
671 - 676 (6page)

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In this paper, we present a two-stage vision-based approach to detect front and rear vehicle views in road scene images using eigenspace and a support vector machine for classification. The first stage is hypothesis generation (HG), in which potential vehicles are hypothesized. During the hypothesis generation step, we use a vertical, horizontal edge map to create potential regions where vehicles may be present. The second stage is hypothesis verification (HV). In this stage, all hypotheses are verified by using a Principle Component Analysis (PCA) for feature extraction and a Support Vector Machine (SVM) for classification, which is robust for both front and rear vehicle view detection problems. Our methods have been tested on different real road images and show very good performance.
#Driver assistance systems #Autonomous Vehicle #Self-guided vehicles #Vision-based #Hypothesis Generation(HG) #Hypothesis Verification (HV) #Principle Component Analysis (PCA) #Support Vector Machine (SVM)

목차

Abstract
1. INTRODUCTION
2. HYPOTHESIS GENERATION USING LONG VERTICAL, HORIZONTAL EDGES AND REPAIR LONG HORIZONTAL EDGES
3. HYPOTHESIS VERIFICATION USING PCA FEATRUE AND SVM CLASSIFIER
4. SIMULATION RESULTS
4. CONCLUTION AND FUTURE WORK
REFERENCES

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