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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Beom-Joon Choi (Kyungsung University) Byung-Woo Yoon (Kyungsung University) Jong-Kwan Song (Kyungsung University) Jangsik Park (Kyungsung University)
저널정보
한국방송·미디어공학회 방송공학회논문지 방송공학회논문지 제20권 제3호
발행연도
2015.5
수록면
421 - 429 (9page)

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이 논문은 적외선 영상을 이용하여 보행자를 검출하고 추적하는 방법에 관한 것이다. 영상기반 보행 검출 및 추적 처리 속도를 개선하기 위하여 병렬처리언어인 CUDA(Computer Unified Device Architecture)를 활용한다. 보행자 검출은 하르 유사 특징을 기반으로 Adaboost 알고리즘을 적용한다. Adaboost 분류는 적외선 영상으로 제작한 데이터셋을 이용하여 훈련한다. Adaboost 분류기로 보행자를 검출한 후, HSV 히스토그램을 특징점으로 파티클 필터를 이용하여 보행자를 추적하는 방법을 제안한다. 제안하는 검출 및 추적 방법을 Linux 환경에서 소프트웨어를 개발할 수 있는 NVIDIA의 Jetson TK1 개발보드 상에 구현하였다. 이 논문에서는 보행자 검출 및 추적을 CUDA 개발환경인 GPU를 이용하여 병렬처리한 결과를 나타내었다. GPU를 이용한 보행자 검출과 추적 처리 속도가 CPU 처리속도에 비하여 약 6 배 빠른 것을 확인할 수 있다.
#Pedestrian Detection #Tracking #Adaboost Algorithm #Particle Filter #GPU

목차

요약
Abstract
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Proposition of a pedestrian detection and tracking algorithm
Ⅲ. Implementation with GPGPU
Ⅳ. Experiment of pedestrian detection and tracking
Ⅴ. Conclusions
참고문헌(References)

참고문헌 (16)

참고문헌 신청
1. [학술지(정기간행물)] - D. Geronimo / 2010 / Survey of Pedestrian Detection for Advanced Driver Assistance Systems / IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence 32 (7) : 1239 ~ 1258 google schola 2. [학술대회논문] - D. Xia / 2010 / Real-time Infrared Pedestrian Detection Based on Multi-block LBP / Proc. on 2010 International Conference on Computer Application and System Modeling 12 : 140 ~ 142 google schola 3. [학술지(정기간행물)] - M. Bertozzi / 2007 / Pedestrian Detection by Means of Far-infrared Stereo Vision / Computer vision and image understanding 106 : 194 ~ 204 google schola 4. [학술대회논문] - P. Viola / 2001 / Robust Real Time Object Detection / Proc. on IEEE ICCV Workshop on Statistical and Computer Theories of Vision google schola 5. [학술대회논문] - E. Osuna / 1997 / Training Support Vector Machines : An Application to Face Detection / Proc. on IEEE Conf. Computer Vision and Pattern Recognition, pp : 130 ~ 136 google schola

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