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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김진율 (수원대학교) 박찬준 (수원대학교) 오성권
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제64권 제7호
발행연도
2015.7
수록면
1,064 - 1,073 (10page)

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In this study, we introduce the pedestrian detection system by using the feature of HOG-PCA and RBFNNs pattern classifier. HOG(Histogram of Oriented Gradient) feature is extracted from input image to identify and recognize a object. And a dimension is reduced for improving performance as well as processing speed by using PCA which is a typical dimensional reduction algorithm. So, the feature of HOG-PCA through the dimensional reduction by using PCA leads to the improvement of the detection rate. FCM clustering algorithm is used instead of gaussian function to apply the characteristic of input data as well and connection weight is used by polynomial expression such as constant, linear, quadratic and modified quadratic. Finally, INRIA person database known as one of the benchmark dataset used for pedestrian detection is applied for the performance evaluation of the proposed classifier. The experimental result of the proposed classifier are compared with those studied by Dalal.

목차

Abstract
1. 서론
2. 보행자 검출을 위한 전처리 과정
3. pRBFNNs 패턴분류기 기반 보행자 검출 시스템 설계
4. 실험 및 결과고찰
5. 결론
References

참고문헌 (8)

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