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A Fast and Robust License Plate Detection Algorithm Based on Two-stage Cascade AdaBoost
Sarker. Md. Mostafa Kamal, Yoon. Sook, Park. Dong Sun 한국인터넷정보학회 KSII Transactions on internet and information systems : TIIS 18 Pages
한국인터넷정보학회 KSII Transactions on internet and information systems : TIIS 2014, Vol.8 No.10 3490-3507 (18 pages)
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혼합 약한 분류기를 이용한 AdaBoost 알고리즘의 성능 개선 방법
김정현, 등죽, 김진영, 강동중, Kim. Jeong-Hyun, Teng. Zhu, Kim. Jin-Young, Kang. Dong-Joong 제어로봇시스템학회 제어·로봇·시스템학회 논문지 8 Pages
제어로봇시스템학회 제어·로봇·시스템학회 논문지 2009, Vol.15 No.5 457-464 (8 pages)
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얼굴 검출을 위한 SoC 하드웨어 구현 및 검증
이수현, 정용진, Lee. Su-Hyun, Jeong. Yong-Jin 대한전자공학회 電子工學會論文誌. Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea. SD, 반도체 12 Pages
대한전자공학회 電子工學會論文誌. Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea. SD, 반도체 2007, Vol.44 No.4 43-54 (12 pages)
설계하기 위해 Integral Image Calculator, Feature Coordinate Calculator, Feature Difference Calculator, Cascade Calculator, Window Detector 등의 5 단계로 구조를 나누었으며, On-Chip Integral Image memory 와 Feature Parameter Memory를 설계하였다. 삼성전자의 S3C2440A 프로세서 칩과 Xilinx사의 Virtex4LX100을 이용하여 검증 플랫폼을 구축하고, CCD카메라를 통하여 실제 얼굴의 영상을 받아들여 얼굴 검출을 실시간으로 구동시켜 검증하였다. 설계된 하드웨어는 Virtex4LX100 FPGA를 타겟으로 합성 시에 3,251 LUTs 를... -
얼굴 색상과 에이다부스트를 이용한 효율적인 얼굴 검출
채영남, 정지년, 양현승, Chae. Yeong-Nam, Chung. Ji-Nyun, Yang. Hyun-S. 한국정보과학회 정보과학회논문지. Journal of KIISE. 소프트웨어 및 응용 12 Pages
한국정보과학회 정보과학회논문지. Journal of KIISE. 소프트웨어 및 응용 2009, Vol.36 No.7 548-559 (12 pages)
Viola와 Jones가 제안한 에이다부스트 얼굴 검출기는 속도와 정확도면에서 매우 훌륭한 성능을 보이고 있는 얼굴 검출기이다. 하지만 에이다부스트 얼굴 검출기에도 여전히 오검출이 발생하며, 이를 줄이기 위해서는 더욱 많은 계산이 필요하다. 에이다부스트 얼굴 검출기는 흑백 영상만을 사용하므로, 색상정보를 사용하면 더 적은 연산으로 오검출율을 낮출 수 있다. 본 논문은 얼굴 색상 정보를 이용하여 대상 영상에서 부 윈도우를 효율적으로 검색하고, 에이다부스트 얼굴 검출기의 첫 단계에 계산속도가 매우 빠른 얼굴 색상을... -
곡률과 HOG에 의한 연속 방법에 기반한 아다부스트 알고리즘을 이용한 보행자 인식
이영학, 고주영, 석정희, 노태문, 심재창, Lee. Yeung-Hak, Ko. Joo-Young, Suk. Jung-Hee, Roh. Tae-Moon, Shim. Jae-Chang 한국정보과학회 정보과학회논문지. Journal of KIISE. 컴퓨팅의 실제 및 레터 9 Pages
한국정보과학회 정보과학회논문지. Journal of KIISE. 컴퓨팅의 실제 및 레터 2010, Vol.16 No.6 654-662 (9 pages)
cascade) 방법을 이용한 향상된 보행자/비보행자 인식 알고리즘을 제안한다. 인식을 위한 분류기로는 약한 분류기를 강한 분류기로 만드는 아다부스트 알고리즘을 적용하였다. 먼저 두 가지 특징벡터를 추출 한다: (i) 기존의 기울기 히스토그램(HOG) 특성과 (ii) 한 점이 가지는 곡률특성 네 가지를 이용한 곡률-HOG를 제안하고 이용하였다. 그 다음 훈련 영상을 통하여 두 가지의 특징 벡터에 대해 약한 분류기로부터 강한 분류기를 얻었으며, 인식은 입력 영상으로부터 하나의 특징을 선택하여 이미 만들어진 강한 분류기를 통하여...