임베디드 영상 시스템에서 사람 존재 여부 검출을 위한 응용 확대에 대한 노력이 많이 진행되고 있으나, 연산량 문제로 인하여 제한되고 있다. 사람 분류 방법으로 많이 이용되는 SVM 개념을 이용하기 위해서는 후보영역 감소가 필수이다. 본 논문에서는 스테레오 카메라 시스템 기반 영상에서 후보영역을 검출하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 스테레오 영상에서 edge를 추출하고 edge의 깊이 정보를 구한 후, edge에 해당하는 점들의 3차원 좌표를 활용하여 후보영역을 검출한 결과 비교 논문보다 연산량이 50%로 줄였다. 제안한 알고리즘을 Matlab과 CUDA C 기반으로 각각 구현하여 시간 감소와 함께 검출 성능의 비교 효용성을 보인다.
There have been various research efforts for pedestrian recognition in embedded imaging systems. However, many suffer from their heavy computational complexities. SVM classification method has been widely used for pedestrian recognition. The reduction of candidate region is crucial for low-complexity SVM scheme. In this paper, based on stereo camera system, a new candidate region extraction algorithm is proposed. The edges are extracted from stereo images and then their depth information is obtained in our algorithm. Candidate areas are detected using three-dimensional coordinates of the edges. The computational complexity of our scheme is reduced to 50% in comparison to that of the previous scheme on. We implemented the proposed algorithm using CUDA C as well as MATLAB. The effectiveness of our algorithm is demonstrated in terms of the processing time and the detection performance.