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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
전필한 (수원대학교) 박찬준 김진율 (수원대학교) 오성권 (수원대학교)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제66권 제4호
발행연도
2017.4
수록면
682 - 691 (10page)

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In this paper, we propose the fusion design methodology of both pedestrian detection and object tracking system realized with the aid of HOG-PCA based RBFNN pattern classifier. The proposed system includes detection and tracking parts. In the detection part, HOG features are extracted from input images for pedestrian detection. Dimension reduction is also dealt with in order to improve detection performance as well as processing speed by using PCA which is known as a typical dimension reduction method. The reduced features can be used as the input of the FCM-based RBFNNs pattern classifier to carry out the pedestrian detection. FCM-based RBFNNs pattern classifier consists of condition, conclusion, and inference parts. FCM clustering algorithm is used as the activation function of hidden layer. In the conclusion part of network, polynomial functions such as constant, linear, quadratic and modified quadratic are regarded as connection weights and their coefficients of polynomial function are estimated by LSE-based learning. In the tracking part, object tracking algorithms such as mean shift(MS) and cam shift(CS) leads to trace one of the pedestrian candidates nominated in the detection part. Finally, INRIA person database is used in order to evaluate the performance of the pedestrian detection of the proposed system while MIT pedestrian video as well as indoor and outdoor videos obtained from IC&CI laboratory in Suwon University are exploited to evaluate the performance of tracking.
#Histogram of oriented gradient #Radial basis function neural network #Principal component analysis #FCM #Mean shift

목차

Abstract
1. 서론
2. 보행자 검출을 위한 전처리 과정
3. pRBFNNs 패턴분류기 기반 보행자 검출 시스템 설계
4. 객체 추적 알고리즘을 이용한 보행자 추적 시스템 설계
5. 실험 및 결과고찰
6. 결론
References

참고문헌 (20)

참고문헌 신청
Ran Choi, “A Study on Applying MCT Algorithm to Detection of Pedestrian,” Ph. D. Dissertation, Hanshin University, Hanshin, 2013. Dalal and B. Triggs, “Histograms of oriented gradients for human detection,” IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattem Recognition, pp. 886-893, 2005 Jiang, J., & Xiong, H. (2012, August). Fast pedestrian detection based on hog-pca and gentle adaboost. In Computer Science & Service System (CSSS), 2012 International Conference on pp. 1819-1822. IEEE. W. Huang, S. K. Oh, W. Pedrycz, “Design of hybrid radial basis function neural networks (HRBFNNs) realized with the aid of hybridization of fuzzy clustering method (FCM) and polynomial neural networks(PNNs),” Neural Networks, Vol. 60, pp. 166-181, December 2014 Galili, Nir, and Fabian Nater. “HoG-Model based Human Tracking and Irregular Behavior Detection,” ETH, 4 January 2010.

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