CENTRIST를 이용한 열상 이미지 기반 야간보행자 인식 기술

Abstract

자동차는 일반적인 운송수단이며, 안전운행을 위한 운전 보조 시스템의 개발이 중요하다. 밤에 운전을 할때의 사고 확률이 낮에 운전 할 때의 사고 확률보다 더 높다. 이 논문은 운전자의 야간 시야를 위해서 열화상 카메라를 이용하여 시야를 확보 하고, 야간에 보행자를 인식하여 교통사고를 줄이는데 도움을 줄 수있는 방법을 제안한다. 열상 이미지 데이터로부터 특징들을 추출하기 위해서 히스토그램 평활화,Histogram of Oriented Gradients(HOG), CENsusTRansformhISTogram(CENTRIST)를 적용하였고 분류기로는 linear Support Vector Machine(SVM)을 사용하였으며, CENTRIST와 HOG를 비교하였다. CENTRIST가 HOG보다 계산시간과 비 인식률(miss rate)에서 더 좋은 결과를 보였다.