확장된 1차원 사상과 차영상을 이용한 보행자 인식 시스템에서의 관심영역 검출
Region of Interest Detection by Combining Expanded 1D Profile and Difference to Detect Pedestrians
- 주제(키워드) 보행자 인식 , pedestrian detection , region of interest , 관심 영역 , difference image
- 발행기관 서강대학교 일반대학원
- 지도교수 이쾌희
- 발행년도 2011
- 학위수여년월 2011. 2
- 학위명 석사
- 학과 및 전공 일반대학원 전자공학과
- 실제URI http://www.dcollection.net/handler/sogang/000000046469
- 저작권 서강대학교의 논문은 저작권 보호를 받습니다.
초록/요약
본 논문에서는 능동적 보행자 보호 시스템에서 보행자를 감지하기 위한 관심 영역을 추출하는 방법을 제안한다. 관심영역은 보행자를 포함한 영역으로써 이 부분에서 candidate image를 얻어 Histograms of Oriented Gradients(HOG), Gabor filter로 feature를 추출해 Support Vector Machine(SVM), Adaboost등의 classifier를 통해 보행자를 구분한다. Expanded 1D profile을 사용해 difference image를 segmentation해 관심 영역을 추출 함으로써 불 필요한 영역에 대한 연산을 줄일 수 있다. 실험 영상으로 여러 논문들에서 널리 사용되고 있는 Daimler Pedestrian Detection Benchmark Dataset를 사용하였다. 카메라까지 높이, pitch angle, focal length, pixel size 등의 정보와 보행자의 위치에 관한 정보도 포함되어 있어 실험 영상으로 적합하다. 기존에 관심 영역 추출에 관한 평가 방법이 없어 보행자를 포함하는 비율과 기존방법과 제한하는 방법의 관심영역의 면적을 비교하는 평가 방법을 제안하였다.
more초록/요약
This paper presents Region of Interest(ROI) for detecting pedestrians. The ROI is obstacle section that includes pedestrians to detect pedestrians. It also reduce search region for feather extraction. It also reduce search region for feather extraction. One of feather extraction method is Histograms of Oriented Gradients(HOG) for Support Vector Machine(SVM). We use expanded of 1D profile method with simple difference of two sequence images. Expanded 1D profile consists of horizontal and vertical 1D profile algorithm with a morphological difference image to generate bottom point set for candidate perspective pedestrian box. The limitation of distance between car and pedestrian by system specification controls number and size of the box. After generating ROI, we only have small region to compute feature extraction for various constraints in pedestrian detection.
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