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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
이세원 (부산대학교) 장진원 (부산대학교) 백광렬 (부산대학교)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제20권 제9호
발행연도
2014.9
수록면
930 - 935 (6page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

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A Gabor filter is a linear filter used for edge detectionas frequency and orientation representations of Gabor filters are similar to those of the human visual system. In this thesis, we propose a pedestrian detection algorithm using a Gabor filter bank. In order to extract the features of the pedestrian, we use various image processing algorithms and data structure algorithms. First, color image segmentation is performed to consider the information of the RGB color space. Second, histogram equalization is performed to enhance the brightness of the input images. Third, convolution is performed between a Gabor filter bank and the enhanced images. Fourth, statistical values are calculated by using the integral image (summed area table) method. The calculated statistical values are used for the feature matrix of the pedestrian area. To evaluate the proposed algorithm, the INRIA pedestrian database and SVM (Support Vector Machine) are used, and we compare the proposed algorithm and the HOG (Histogram of Oriented Gradient) pedestrian detector, presentlyreferred to as the methodology of pedestrian detection algorithm. The experimental results show that the proposed algorithm is more accurate compared to the HOG pedestrian detector.

목차

Abstract
I. 서론
II. 보행자 특징점 추출과 학습 알고리즘
III. 실험결과
IV. 결론
REFERENCES

참고문헌 (11)

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