지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 권구락
- 발행연도
- 2014
- 저작권
- 조선대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수0
이 논문의 연구 히스토리 (2)
- 이 논문의 후속연구가 궁금하신가요?
- 연관 학술논문 또는 학술발표를 통해 보다 발전된 연구결과를 확인하실 수 있습니다.
- 이 논문의 연구 히스토리 확인하기
초록· 키워드
오류제보하기
In this paper, a pedestrian tracking method that meets the surveillance system using the gradient histogram and cumulative motion vector is proposed. In order to get the feature of pedestrian, a block-by-block histogram is created using the direction of the gradient based on HOG (Histogram of Oriented Gradient), and then only pedestrians are classified by learning the Adaboost in the video. Next, the motion vector is cumulated based on the area of pedestrian detection. In the case of overlap, the direction of pedestrian using the obtained cumulative motion vector is predicted. Through experiments, it is proven that the proposed method is more effective compared to the existing methods for the accurate tracking of the pedestrian.
목차
Ⅰ. 서 론 1A. 연구 배경 및 목적 1B. 연구내용 3Ⅱ. 보행자 특징 추출 및 학습과정 4A. 보행자 특징 추출 방법 41. 블록 정합 알고리즘 52. Haar-like 특징 63. HOG(Histogram of Oriented Gradient) 9B. 보행자 특징 학습 과정 131. SVM(Support Machine Vector) 142. Adaboost알고리즘 15C. Dalal이 제안한 보행자 추적 알고리즘 17Ⅲ. 제안하는 보행자 추적 알고리즘 20Ⅳ. 실험 및 고찰 23A. 실험 순서 23B. 제안하는 방법의 보행자 추적 실험 27Ⅴ. 결론 및 향후 연구과제 39참고문헌 40
최근 본 자료
댓글(0)
0