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According to the development of depth sensing devices and depth estimation technology, depth information becomes more important for object detection in computer vision. In terms of recognition rate, pedestrian detection methods have been improved more accurately. However, the methods makes slower detection time. So, many researches have overcome this problem by using GPU. Here, we propose a real-time pedestrian detection algorithm that does not rely on GPU. First, the depth-weighted distance map is used for detecting expected human regions. Next, human detection is performed on the regions. The performance for the proposed approach is evaluated and compared with the previous methods. We show that proposed method can detect human about 7 times faster than conventional ones.
목차
Abstract
1. 서론
2. 예상 영역을 이용한 보행자 검출 알고리즘
3. 실험 및 결과
4. 결론
References
참고문헌 (13)
참고문헌 신청
N. Dalal, and B. Triggs, "Histograms of Oriented Gradients for Human Detection," IEEE Conf. on. Computer Vision and Pattern Recognition, Vol. 1, pp. 886-893, 2005.
P. Viola, and M. Jones, “Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features,” IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Vol. 1, pp. 511-518, 2001.
R. Benenson, M. Mathias, J. Hosang, and B. Schiele, "Ten Years of Pedestrian Detection, What Have We Learned," In European Confernce on Computer Vision Workshop, 2014.
P. Dollar, and Z. Tu, "Intergral Channel features," In British Machine Vision Conference, 2009.
A. Satpathy, and X.Jiang, "Human detection by quadratic classification on subspcae of extended histogram of gradients," IEEE Transactions on Image Processing, Vol. 3, No. 1, pp. 287-297, 2014.
P. Viola, and M. Jones, “Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features,” IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Vol. 1, pp. 511-518, 2001.
R. Benenson, M. Mathias, J. Hosang, and B. Schiele, "Ten Years of Pedestrian Detection, What Have We Learned," In European Confernce on Computer Vision Workshop, 2014.
P. Dollar, and Z. Tu, "Intergral Channel features," In British Machine Vision Conference, 2009.
A. Satpathy, and X.Jiang, "Human detection by quadratic classification on subspcae of extended histogram of gradients," IEEE Transactions on Image Processing, Vol. 3, No. 1, pp. 287-297, 2014.
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