상관계수를 이용한 아다부스트 분류 기반의 도로에서 자전거 검출 (Bike Detection on the Road using Correlation Coefficient based on Adaboost Classification)

서지정보

· 발행기관 : 한국정보기술학회
· 수록지 정보 : 한국정보기술학회논문지 / 9권 / 4호 / 195 ~ 203페이지
· 저자명 : 이영학, 고주영, 윤상훈, 노태문, 심재창

초록

본 논문에서는 자전거를 타고 이동하는 사람과 자전거를 추출하고 인식한다. 두 변량(자전거를 타고 달리는 사람과 주변 배경) 사이의 상관 계수는 이들 사이의 상관관계 정도를 나타낸다. 특징 추출의 첫 번째로는 국부 영역의 에지 특징을 나타내는 셀 기반의 기울기 히스토그램(HOG)을 구한다. 둘째로는 셀 영역과 자전거간의 상관 계수를 구하여 HOG의 셀 정규화 과정에서 무게 값으로 사용한다. 영상의 강한 분류를 위하여 아다부스트 방법을 사용하였으며, 인식 실험결과 기존의 실험방법을 적용했을 때보다 향상된 인식 결과를 얻을 수 있었다.

영어초록

In this paper, we define to recognize the person riding a bike using correlation coefficient. This correlation coefficient between two variables, in which one is the person riding a bike and other is its background, can represent correlation relation. First, we extract edge vectors using Histogram of Oriented Gradients(HOG) which includes gradient information and differential magnitude as cell based. And then, the value, which is calculated by the correlation coefficient between the area of each cell and one of bike, can be used as the weighting factor in process for normalizing the HOG cell. This paper applied the Adaboost algorithm to make a strong classification from weak classification. In this experiment, we can get the result that the detection rate of the proposed method is higher than that of the traditional method.

참고자료

· 없음