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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 대한전자공학회 IEIE Transactions on Smart Processing & Computing IEEK Transactions on Smart Processing & Computing Vol.2 No.4
- 발행연도
- 2013.8
- 수록면
- 189 - 196 (8page)
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This paper presents a two-stage approach to detect pedestrians in video sequences taken from a moving vehicle. The first stage is a preprocessing step, in which potential pedestrians are hypothesized. During the preprocessing step, a difference image is constructed using a global motion estimation, vertical and horizontal edge maps are extracted, and the color difference between the road and pedestrians are determined to create candidate regions where pedestrians may be present. The candidate regions are refined further using the vertical edge symmetry features of the pedestrians’ legs. In the next stage, each hypothesis is verified using the integral channel features and an AdaBoost classifier. In this stage, a decision is made as to whether or not each candidate region contains a pedestrian. The proposed algorithm was tested on a range of dataset images and showed good performance.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Related Work
3. Proposed Algorithm
4. Experimental Results
5. Conclusions
References
참고문헌 (0)
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