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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2015.1
- 수록면
- 325 - 333 (9page)
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Vision based night-time vehicle detection has been an emerging research field in various advanced driver assistance systems(ADAS) and automotive vehicle as well as automatic head-lamp control. In this paper, we propose night-time vehicle detection method based on multi-class support vector machine(SVM) that consists of thresholding, labeling, feature extraction, and multi-class SVM. Vehicle light candidate blobs are extracted by local mean based thresholding following by labeling process. Seven geometric and stochastic features are extracted from each candidate through the feature extraction step. Each candidate blob is classified into vehicle light or not by multi-class SVM. Four different multi-class SVM including one-against-all(OAA), one-against-one(OAO), top-down tree structured and bottom-up tree structured SVM classifiers are implemented and evaluated in terms of vehicle detection performances. Through the simulations tested on road video sequences, we prove that top-down tree structured and bottom-up tree structured SVM have relatively better performances than the others.
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/ / Mobileye, Adaptive Headlight Control
A. Lopez / 2008 / Nighttime vehicle detection for intelligent headlight control / Proceedings of the 10th International Conference on Advanced Concepts for Intelligent Vision Syste
B. Zhao / 2000 / Support vector machines and its application in handwritten numerical recognition / Proceedings of 15th International Conference on Pattern Recognition 2 : 720 ~ 7
C. -W. Hsu / 2001 / A Comparison of Methods for Multiclass Support Vector Machines / IEEE Transactions on Neural Networks 13 (2) : 415 ~ 425
H. Byun / 2002 / Applications of Support Vector Machines for Pattern Recognition : A Survey / Lecture Notes in Computer Science 2388 : 213 ~ 236
A. Lopez / 2008 / Nighttime vehicle detection for intelligent headlight control / Proceedings of the 10th International Conference on Advanced Concepts for Intelligent Vision Syste
B. Zhao / 2000 / Support vector machines and its application in handwritten numerical recognition / Proceedings of 15th International Conference on Pattern Recognition 2 : 720 ~ 7
C. -W. Hsu / 2001 / A Comparison of Methods for Multiclass Support Vector Machines / IEEE Transactions on Neural Networks 13 (2) : 415 ~ 425
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