• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2012년도 춘계학술대회
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• pp.639-641
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• 2012

기울기 값과 방향성의 특징 값을 이용하는 HOG와 선형SVM을 분류기로 사용하는 사람검출 기법은 슬라이딩 윈도우 기반 사람검출에 성공적으로 적용되었다. 또한 텍스처 구별에 강인한 특징을 가지고 있는 LBP를 HOG와 함께 특징 서술자로 적용하는 방법은 서로의 단점을 상호 보안하여 향상된 성능을 보인다. 본 논문에서는 기존 HOG제곱근 Gamma 보정을 다양한 Gamma 보정 값으로 대체하고 성능을 분석한다.

• 방송공학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.535-542
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• 2013

본 논문에서는 고속 및 고인식률의 성능을 갖는 영상인식 엔진 구조를 제안한다. 본 엔진은 2단계의 특징점 추출 및 분류 알고리즘을 수행하여 자동차와 보행자를 인식할 수 있다. 엔진의 인식률을 높이기 위해 HOG 특징점 값과 LBP 특징점 값을 같이 사용하여 알고리즘을 구성하였으며, 처리 속도를 높이기 위해 병렬 구조를 개선하여 하드웨어를 설계하였다. 실험결과를 통해 설계한 엔진이 초당 90프레임의 인식 처리가 가능하며 FPPW $10^{-4}$ 하에서 97.7%의 보행자 인식률을 가짐을 보인다.