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한국통신학회논문지. The journal of Korea Information and Communications Society. 무선통신, v.39A no.1, 2014년, pp.1 - 11
길성호 (서강대학교 전자공학과 Man Machine Interface 연구실) , 김경환 (서강대학교 전자공학과)
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In this paper we propose a system for vehicle detection and tracking which has the ability to learn on-line appearance changes of vehicles being tracked. The proposed system uses feature-based tracking method to estimate rapidly and robustly the motion of the newly detected vehicles between consecut...
| 핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
|---|---|---|
| 차량 검출은 무엇인가? | 차량 검출은 입력 영상에서 새로 나타난 차량을 찾는 과정이다. 시스템의 실시간 동작을 고려하여 차량 검출에는 Haar-like 특징과 Adaboost 기반 분류기 조합을 사용한다. | |
| 대표적인 자동차 안전 관련 기술로는 어떤 것들이 있는가? | 운전자 및 보행자의 안전에 대한 사회적 요구가 증대됨에 따라, 자동차 안전 관련 기술도 더욱 발전되고 있다. 대표적으로 능동 안전 시스템(active safety systems)과 첨단 운전자 보조 시스템(advanced driver assistance systems)이 있다. 이러한 시스템은 센서로부터 주변 환경에 대한 정보를 수집하고, 이를 바탕으로 사고 방지를 위한 다양한 기능을 제공한다. | |
| 차량 검출에 사용하는 Haar-like 특징은 무엇을 검출하는데 적합한가? | 시스템의 실시간 동작을 고려하여 차량 검출에는 Haar-like 특징과 Adaboost 기반 분류기 조합을 사용한다. Haar-like 특징은 차량 후면과 같이 수평, 수직 및 대칭적인 구조를 검출하는데 적합하며, 적분 영상(integral image)을 이용해 특징을 빠르게 계산할 수 있다. Adaboost 알고리즘으로 학습된 분류기의 캐스케이드 구조(cascade of classifiers)는 검출율이 높고 분류속도가 빠르다는 장점이 있다[2]. |
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