본 논문에서는 단순화한 색상 정보에 기반한 컨벌류션 정합(Convolution Matching)을 이용하여 차량을 검출하는 기법을 제안한다. 입력 영상을 화소 색상 벡터의 방향을 고려해 8방향 색상(Red, Green, Blue Cyan, Yellow, Magenta, White, Black)으로 표현한다. 8 방향 색상의 표현은 조명이나 환경 변화에 강인한 영상을 제공한다. 본 논문의 차량 검출 단계는 크게 후보 영역 검출 단계와 차량 검증 단계로 구성된다. 후보 영역 검출 단계에서는 수직 에지와 그림자 등을 고려하여 차량의 후보 영역을 결정한다. 차량 검증 단계에서는 차량을 판별하기 위해 컨벌류션 정합과 후보 영역내의 에지 복잡도를 사용한다. 제안하는 차량 검출 알고리즘은 조명이나 환경이 변화하는 다양한 실험들에서 빠르고 높은 검출률을 보였다.
This paper presents a vehicle detection method that uses convolution matching method based on a simple color information. An input image is expressed as 8 oriented color expression(Red, Green, Blue, White, Black, Cyan, Yellow, Magenta) considering an orientation of a pixel color vector. It makes the image very reliable and strong against changes of illumination condition or environment. This paper divides the vehicle detection into a hypothesis generation step and a hypothesis verification step. In the hypothesis generation step, the vehicle candidate region is found by vertical edge and shadow. In the hypothesis verification step, the convolution matching and the complexity of image edge are used to detect real vehicles. It is proved that the proposed method has the fast and high detection rate on various experiments where the illumination source and environment are changed.
