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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
이종복 (현대자동차) 권형근 (현대자동차) 배현철 (현대자동차)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회 춘계학술대회 2011 한국자동차공학회 부분종합 학술대회
발행연도
2011.5
수록면
1,234 - 1,239 (6page)

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It is proposed a weather recognition algorithm from in-vehicle camera image that uses a subspace method to judge rainy weather. There are many algorithms that recognize weather condition from image. Most of pattern recognition algorithm is that uses training data sets. It is needed many data to use training data and many times to calculate the feature. For these disadvantages, it is proposed to use principal component feature in this paper. The PCA (Principal Component Analysis) is a method that extracts feature of input data and arranges the feature in decreasing order. The PCA method is not main algorithm of pattern recognition. It is effective and useful to recognize the weather pattern without training data. Rainy weather represents the principal components extracted from raindrop image in-vehicle camera. Then the algorithm detects rainy weather by feature vector. In simulations using actual images, our method showed good detection ability of raindrops and promising results for rainfall judgment from detection result.
#Principal Component Analysis(주성분 분석) #Rainy Weather Recognition(우천 날씨 판단) #Feature Extraction(특징 추출) #Driver Assistant System(운전 보조 시스템)

목차

Abstract
1. 서론
2. 우천 판단 알고리즘
3. 시뮬레이션
4. 결론
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