독립된 특징의 캐스케이드 방법을 이용한 아다부스트 알고리즘 기반 보행자 인식

Title
독립된 특징의 캐스케이드 방법을 이용한 아다부스트 알고리즘 기반 보행자 인식
Other Titles
Pedestrian Recognition using the Cascade Method of Independent Features based on Adaboost Algorithm
Author(s)
서희돈이상훈이영학김태선[김태선]
Keywords
histogram of oriented gradients; pedestrian detection; haar-like feature; integral image
Issue Date
201008
Publisher
한국정보기술학회
Citation
한국정보기술학회논문지, v.8, no.8, pp.85 - 94
Abstract
본 논문은 독립된 특징을 캐스케이드 방법에 의해 향상된 보행자/비보행자 인식 알고리즘을 제안한다. 인식을 위한 분류기로는 약한 분류기를 강한 분류기로 만드는 아다부스트 알고리즘을 적용하였다. 먼저 논문에서 사용된 독립 특징 두 가지를 추출한다. 첫 번째 특징은 기울기 방향성(HOG)이며, 두 번째 특징은 Harr-like 특징의 수직과 수평 성분이다. 그 다음, 훈련 영상을 통하여 두 종류의 특징 벡터에 대해 보행자/비보행자를 이용하여 특징 벡터에 대해 약한 분류기로부터 강한 분류기를 얻는다. 인식은 1단계에서 입력 영상으로부터 하나의 특징을 먼저 선택하여 이미 만들어진 강한 분류기를 통과시켜 인식과 오인식을 실시하는 것이며, 2단계에서는 1단계에서 오인식된 영상에 대해 다른 특징 벡터를 투입하여 이에 대한 강한분류기를 통과시켜 최종적인 인식결과를 얻는 것이다. 비교 실험을 위해 다른 종류의 실험데이터를 사용하였으며, 실험데이터 모두에 대해 두 종류의 전혀 다른 특성 벡터를 이용하여 연속방법에 의한 2단계 아다부스트 알고리즘을 적용한 결과 기존의 1단계 과정보다 보행자와 비보행자 모두 높은 인식률 결과를 얻을 수 있었다.
URI
http://hdl.handle.net/YU.REPOSITORY/23773
ISSN
1598-8619
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