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저자정보
김휘 (과학기술연합대학원대학교) 윤창락 (한국전자통신연구원) 강정규 (한국전자통신연구원) 김경호 (과학기술연합대학원대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2015년도 대한전자공학회 정기총회 및 추계학술대회
발행연도
2015.11
수록면
587 - 590 (4page)

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We propose pedestrian detection rate improvement method on Tegra K1 Processor considering vehicle application. We improved the OpenCV HoG-SVM detection algorithm to reduce computation time. Using regions of interest defined by the calibration information and multi-scale classifiers that share HoG Features, computation time of HoG-SVM detector was reduced by 34% on Geforce GTX 980 processor and by 44% on Tegra K1 processor.

목차

Abstract
I. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 본론
Ⅳ. 실험
Ⅴ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

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