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독립된 특징의 캐스케이드 방법을 이용한 아다부스트 알고리즘 기반 보행자 인식 / 이상훈 ; 이영학 ; 김태선 ; 서희돈 1

요약 1

Abstract 1

I. 서론 2

II. 특징 추출 3

2.1. 기울기 히스토그램(HOG) 3

2.2. Haar-like 특징 4

III. 패턴의 분류 4

3.1. 연속 방법에의한 분류 5

IV. 실험 및 결과 6

V. 결론 9

참고문헌 9

저자소개 10

초록보기

본 논문은 독립된 특징을 캐스케이드 방법에 의해 향상된 보행자/비보행자 인식 알고리즘을 제안한다. 인식을 위한 분류기로는 약한 분류기를 강한 분류기로 만드는 아다부스트 알고리즘을 적용하였다. 먼저 논문에서 사용된 독립 특징 두 가지를 추출한다. 첫 번째 특징은 기울기 방향성(HOG)이며, 두 번째 특징은 Harr-like 특징의 수직과 수평 성분이다. 그 다음, 훈련 영상을 통하여 두 종류의 특징 벡터에 대해 보행자/비보행자를 이용하여 특징 벡터에 대해 약한 분류기로부터 강한 분류기를 얻는다. 인식은 1단계에서 입력 영상으로부터 하나의 특징을 먼저 선택하여 이미 만들어진 강한 분류기를 통과시켜 인식과 오인식을 실시하는 것이며, 2단계에서는 1단계에서 오인식된 영상에 대해 다른 특징 벡터를 투입하여 이에 대한 강한분류기를 통과시켜 최종적인 인식결과를 얻는 것이다. 비교 실험을 위해 다른 종류의 실험데이터를 사용하였으며, 실험데이터 모두에 대해 두 종류의 전혀 다른 특성 벡터를 이용하여 연속방법에 의한 2단계 아다부스트 알고리즘을 적용한 결과 기존의 1단계 과정보다 보행자와 비보행자 모두 높은 인식률 결과를 얻을 수 있었다.

We integrate the cascade method approach with independent feature to achieve accurate pedestrian/non-pedestrian recognition system, which applies Adaboost algorithm to make a strong classification from weak classifications. The features used in our system are Histogram of Oriented Gradients(HOG) which includes gradient information and basic Haar-like features which includes horizontal and vertical characteristic information. And then, a strong classification needs to be obtained from weak classifications for composite recognition method from each feature vectors. In the proposed method, we use one feature vector and one strong classification for the first stage of recognition. For the recognition-failed image, the other feature and strong classification will be used for the second stage of recognition. Experiment results on two common dataset and comparisons with traditional methods are given. Based on our experiment, the proposed algorithm shows higher recognition rate compared to the previous methods for the pedestrian and non-pedestrian.

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참고문헌 목록에 대한 테이블로 번호, 참고문헌, 국회도서관 소장유무로 구성되어 있습니다.
번호 참고문헌 국회도서관 소장유무
1 [l] D. P. Miller and M. G. Slack, Design and testing of a low-cost robotic wheelchair prototype, Autonomous Robotics, Vol. 2, pp. 77-88, 1995. 미소장
2 R. C. Simpson and S. P. Levine, "Adaptive shared control of a smart wheelchair operated by voice control," Proc. IROS 97, Vol. 2, pp. 622-626, 1997. 미소장
3 H. A. Yanco and J. Gips, "Preliminary investigation of a semi-autonomous robotic wheelchair directed through electrodes," Proc. Rehabilitation Engineering Society of North America 1997 Annual Conference, pp. 414-416, 1997. 미소장
4 T. Gomi and A. Griffith, "Developing intelligent wheelchairs for the handicapped," Assistive Technology and Artificial Intelligence, Lecture Notes in AI, Vol. 1458, pp. 150-178, Springer, 1998. 미소장
5 M. Yoshifumi, K. Yoshinori, and S. Nobutaka. "Intelligent Wheelchair Moving among people based on their observations," Proc. IEEE Intl. Conf. System Man Cybern. Vol. 2, pp. 1466–1471. 2000. 미소장
6 Monocular Pedestrian Detection: Survey and Experiments 네이버 미소장
7 J. S. Lim and W. H. Kim "Multiple Pedestrians Detection and Tracking using Color Information from a Moving Camera," Journal of KIPS : Korea Information and Applications B, Vol. 11-B, No. 3, pp. 317-326, 2004.(in Korean) 미소장
8 A. Broggi, M. Bertozzi and A. Fascioli, "Shape-based Pedestrian Detection," Proc. of the IEEE Intelligent Vehicles Symposium 2000, pp. 215-220, 2000. 미소장
9 M. Mӓhlisch, M. Oberlӓnder, O. Lӧhlein, D. Gavrila and W. Ritter, "A multiple detector approach to low-resolution for pedestrian recognition," In Procs. IEEE Intelligent Vehicles Symposium 2005, pp. 23-28, 2005. 미소장
10 D. M. Gavrila, "Pedestrian Detection from a Moving Vehicle," In Procs. of European Conference on Computer Vision, Vol. 2, pp. 37-49, 2000. 미소장
11 Walking pedestrian recognition 네이버 미소장
12 A Trainable System for Object Detection 네이버 미소장
13 R. Fransens, V. Depoortere and J. D. Prins, "Boundary based feature selection," Technical report, KU. Leuven, 2002. 미소장
14 D. Gavrila and V. Philomin, "Real-time object detection for "smart" vehicles," In IEEE International Conference on Computer Vision, pp. 87-93, 1999. 미소장
15 Detecting Pedestrians Using Patterns of Motion and Appearance 네이버 미소장
16 홍융희, 한영준, 한헌수, "새로운 Free Rectangle 특징을 사용한 Adaboost기반 얼굴 검출 방법," 한국컴퓨터정보학회지, 제 15권, 제 2호, pp. 1-10, 2010. 미소장
17 S. Paisitkriangkrai, C. Shen and J. Zhang, "Fast Fedestrian Detection Using a Cascade of Boosted Covariance Features," IEEE Trans. Circuit and System for Video Technology, Vol. 18, No. 8, pp. 1140-1151, 2008. 미소장
18 松島千佳, 山内悠嗣, 山下隆義, 藤吉弘亘, "人検出のためのReal daBoostに基づくHOG特徴量の効率的な削減法," 情報処理学会研究報告, pp. 1-8, 2009. 미소장
19 P. Viloa and M. Jones, "Robust Real-Time Face Detection," Proc. 8th IEEE Int'l Conf. Computer Vision, Vol. 20, pp. 1254-1259, July, 2001. 미소장
20 김석호, haar-like Feature 변형을 이용한 기울어진 얼굴 검출, 석사학위논문, 2008. 미소장
21 INRIA, http://pascal.inrialpes.fr/data/human/. 미소장

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