근사화된 기울기 히스토그램 서술자를 이용한 보행자 검출

Abstract

본 논문에서는 보행자 탐지를 위해 근사화된 HOG(Histograms of Oriented Gradients) 서술자를 이용하는 방법을 제안한다. HOG 서술자는 보행자를 검출하는데 사용된다. 그러나 HOG 서술자를 계산하는 것은 시간 복잡도가 높기 때문에 실시간으로 보행자를 검출하기 어렵다. 따라서, 본 논문에서는 검출 정확도에 대한 저하없이 실시간 처리를 위해 근사화된 HOG 기술자를 제안한다. 이를 위해 기존의 방법의 분석을 통해 계산 부분 중 기울기와 방향성을 계산하는 부분을 근사화한다. 실험 결과는 기존의 방법과 비교하여 29%의 계산 시간이 개선되었음을 보였다.;In this paper, we propose a method of pedestrian detection based on approximated histograms of oriented gradients(HOG). A conventional HOG descriptor is widely used for detecting pedestrians in video sequences. However, since its time complexity is very high, it is not possible to detect pedestrians in real time. Therefore, we propose an approximated HOG descriptor for reducing execution time of detecting pedestrians without degrading detection accuracy. To this end, approximation of gradients and orientations is performed by analyzing a conventional HOG method. Experimental results have shown that our method reduce 29% of execution time, compared with conventional method.