Building a HOG Descriptor Model of Pedestrian Images Using GA and GP Learning

Youngwan Cho; Kisung Seo

doi:10.5391/IJFIS.2018.18.2.111

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자료유형: 학술저널

저자정보: Youngwan Cho (Seokyeong University) Kisung Seo (Seokyeong University)

저널정보: 한국지능시스템학회 INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGENT SYSTEMS INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGENT SYSTEMS Vol.18 No.2

발행연도: 2018.6

수록면: 111 - 119 (9page)

DOI: 10.5391/IJFIS.2018.18.2.111

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For detecting a pedestrian by using features of images, it is generally needed to establish a reference model that is used to match with input images. The support vector machine (SVM) or AdaBoost Cascade method have been generally used to train the reference pedestrian model in the approaches using the histogram of oriented gradients (HOG) as features of the pedestrian model. In this paper, we propose a new approach to match HOG features of input images with reference model and to learn the structure and parameters of the reference model. The Gaussian scoring method proposed in this paper evaluates the degree of feature coincidence with HOG maps divided with angle of the HOG vector. We also propose two approaches for leaning of the reference model: genetic algorithm (GA) based learning and genetic programming (GP) based learning. The GA and GP are used to search the best parameters of the gene and nonlinear function representing feature map of pedestrian model, respectively. We performed experiments to verify the performance of proposed method in terms of accuracy and processing time with INRIA person dataset.

#HOG model #Genetic algorithm #Genetic programming #Learning #Pedestrian detection

참고문헌 (16)

참고문헌 신청

[학술대회논문] - R. Benenson / 2014 / Ten years of pedestrian detection, what have we learned? / Computer Vision ECCV 2014 Workshops : 613 ~ 627

[학술대회논문] - P. Viola / 2001 / Rapid object detection using a boosted cascade of simple features / Proceedings of the 2001 IEEE International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition

[학술대회논문] - P. Viola / 2003 / Detecting pedestrians using patterns of motion and appearance / Proceedings of the 9th International Conference on Computer Vision

[학술지(정기간행물)] - P. Dollar / 2012 / Pedestrian detection: an evaluation of the state of the art / IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 34 (4) : 743 ~ 761

[학술대회논문] - J. Redmon / 2016 / You only look once: unified, real-time object detection / Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition : 779 ~ 788

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