Adaboost 최적 특징점을 이용한 차량 검출

• 영문명: Vehicle Detection Using Optimal Features for Adaboost
• 발행기관: 한국전자통신학회
• 저자명: 김규영(Gyu-Yeong Kim) 이근후(Geun-Hoo Lee) 김재호(Jae-Ho Kim) 박장식(Jang-Sik Park)
• 간행물 정보: 『한국전자통신학회 논문지』제8권 제8호, 1129~1135쪽, 전체 7쪽
• 주제분류: 공학 > 전자/정보통신공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2013.08.30

국문 초록

본 논문에서는 최적 특징점 선택기법를 적용한 다중 최적 Adaboost 분류기를 기반으로 새로운 차량 검출알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 2 가지 주요 모듈로 구성된다. 첫 번째는 설치된 카메라의 사이트모델링을 이용한 영상 스케일링을 기반으로 하는 이론적 DDISF(Distance Dependent Image Scaling Factor)모듈이며, 두 번째는 차량과 카메라의 거리에 대응하는 최적 Haar-like 특징을 활용하는 것이다. 실험 결과 제안하는 알고리즘은 기존의 방법에 비하여 인식 성능이 개선됨을 확인하였다. 제안하는 알고리즘은 96.43% 의 인식률과 약 3.77%의 오검출이 발생하였다. 이러한 성능은 기존의 표준 Adabooost 알고리즘에 비하여 각각 3.69%와 1.28% 의 성능을 개선한 것이다.

영문 초록

A new vehicle detection algorithm based on the multiple optimal Adaboost classifiers with optimal feature selection is proposed. It consists of two major modules: 1) Theoretical DDISF(Distance Dependent Image Scaling Factor) based image scaling by site modeling of the installed cameras. and 2) optimal features selection by Haar-like feature analysis depending on the distance of the vehicles. The experimental results of the proposed algorithm shows improved recognition rate compare to the previous methods for vehicles and non-vehicles. The proposed algorithm shows about 96.43% detection rate and about 3.77% false alarm rate. These are 3.69% and 1.28% improvement compared to the standard Adaboost algorithmt.

목차

Ⅰ. 서 론

Ⅱ. 영상기반 차량 검출

Ⅲ. 제안하는 차량 검출 방법

Ⅳ. 시뮬레이션 결과 및 검토

Ⅴ. 결 론

참고 문헌

키워드

Vehicle Detection Adaboost Algorithm Haar-Like Feature Site Model 차량검출 Adaboost 알고리즘 Haar-Like 특징 사이트 모델