근사화된 HOG 를 이용한 사람 검출

Abstract

보행자 탐지를 위해 많은 알고리즘들이 제안되었고 그 중 HOG 알고리즘은 가장 좋은 성능을 보이는 알고리즘으로 알려져 있다. 하지만 HOG(Histogram of Oriented Gradients) 알고리즘은 연산량이 많아 계산 속도가 느려 실시간 시스템에 적용하기는 힘들다. 본 논문은 HOG 알고리즘으로 얻어진 특징 벡터를 이용해 보행자를 인식하는 방법의 속도 개선에 대하여 연구하였다. 기존 HOG 알고리즘에서 계산량이 많은 곳이 어느 부분인지 분석하고, 그 중 기울기와 방향을 계산하는 부분의 근사화를 통해 계산 속도를 높이는 방법을 제안한다.