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본 논문에서는 보행자 상반신 검출기의 성능을 향상하기 위한 세그먼테이션에 기반한 특징 추출 방법을 제안한다. 상반신의 부분별 색상 분포를 활용한 멀티 파트 컬러 세그먼테이션을 사용하여 국소 특징이 갖는 한계로 인해 발생하는 오검출의 감소에 효과적인 “전역적” 윤곽 특징을 추출한다. 컬러 공간과 히스토그램 분해도에 따른 성능을 분석하였으며, 자체 구축한 보행자 상반신 영상을 사용한 실험을 통해서 제안한 방법으로 추출한 특징이 국소 특징 기반 검출기의 오검출 감소에 효과적임을 확인하였다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 멀티 파트 컬러 세그먼테이션 기반 특징 추출
Ⅲ. 실험 결과 및 토의
Ⅳ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (11)
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1. [학술지(정기간행물)] - D. Geronimo / 2010 / Survey on pedestrian detection for advanced driver assistance systems / IEEE Trans. on PAMI 32 : 1239 ~ 1258
2. [학술대회논문] - Q. Zhu / 2006 / Fast human detection using a cascade of histograms of oriented gradients / Proc. IEEE Conf. on CVPR : 1491 ~ 1498
3. [학술대회논문] - M. Li / 2008 / Estimating the number of people in crowded scenes by MID based foreground segmentation and head-shoulder detection / Proc. Int. Conf. on Pattern Recognition : 1 ~ 4
4. [학술대회논문] - X. Ding / 2009 / A cascade SVM approach for head-shoulder detection using histograms of oriented gradients / Proc. IEEE Int. Symposium on Circuits and Systems : 1791 ~ 1794
5. [학술대회논문] - N. Dalal / 2005 / Histograms of oriented gradients for human detection / Proc. IEEE Conf. on CVPR : 886 ~ 893
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5. [학술대회논문] - N. Dalal / 2005 / Histograms of oriented gradients for human detection / Proc. IEEE Conf. on CVPR : 886 ~ 893
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