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저널정보
대한임베디드공학회 대한임베디드공학회논문지 대한임베디드공학회논문지 제9권 제6호
발행연도
2014.1
수록면
345 - 351 (7page)

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This paper presents pedestrian recognition to improve performance for vehicle safety system or surveillance system. Pedestrian detection method using HOG (Histograms of Oriented Gradients) has showed 90% recognition rate. But if someone takes a picture in the rain, the image may be distorted by rain streaks and recognition rate goes down by 62%. To solve this problem, we applied image decomposition method using MCA (Morphological Component Analysis). In this case, rain removal method improves recognition rate from 62% to 70%. However, it is difficult to apply conventional image decomposition method using MCA on vehicle safety system or surveillance system as conventional method is too slow for real-time system. To alleviate this issue, we propose a rain removal method by using low-pass filter and DCT (Discrete Cosine Transform). The DCT helps separate the image into rain components. The image is removed rain components by Butterworth filtering. Experimental results show that our method achieved 90% of recognition rate. In addition, the proposed method had accelerated processing time to 17.8ms which is acceptable for real-time system.
#Human detection #Rain removal #Image filtering #Morphological components analysis #Parallel processing #Image decomposition

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/ / http://darkpgmr.tistory.com/53 C. Tomasi / 1998 / Bilateral filtering for gray and color images / Proceedings of IEEE International Conference on Computer Vision : 839 ~ 846 google schola D. Geronimo / 2010 / Survey on pedestrian detection for advanced driver assistance systems / IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine intelligence 32 (7) : 1239 ~ 1258 google schola J. Mairal / 2010 / Online learning for matrix factorization and sparse coding / The Journal of Machine Learning Research 11 : 19 ~ 60 google schola J. Reinders / 2007 / Intel Threading Building Blocks:Outfitting C++ for Multi-Core Processor Parallelism / O'REILLY google schola

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