In this paper, we propose a real-Time detection algorithm using a MCT AdaBoost classifier which detects two-wheeler in a blind spot. The proposed algorithm uses a cascade classifier generated by AdaBoost learning based on the MCT feature vector. The MCT AdaBoost classifier is composed of weak classifiers as many as the number of pixels of the detection window, and each pixel becomes a weak classifier. The smaller the detection window, the faster the processing speed, and the larger the detection window, the greater the accuracy. The proposed algorithm uses two classifiers with different detection window sizes. The first classifier generates candidates quickly with a small detection window. The second classifier verifies the generated candidates with a large detection window. Accordingly, the proposed algorithm supports fast and reliable two-wheeler detection. Also, the proposed algorithm uses a wheel classifier in order to detect an adjacent two-wheeler in the blind spot which is well not detected by two-wheeler classifiers. Experimental results show that the proposed algorithm has faster processing speed and higher detection rate than a single classifier without generating candidates.
키워드
AdaBoost, cascade classifier, modified census transform, two-wheeler detection
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<출처표시방법 안내> 작성자, 저작물명, 출처, 권호, 출판년도, 이용조건 [예시1] 김진미 외, "매니코어 기반 고성능 컴퓨팅을 지원하는 경량커널 동향", 전자통신동향분석, 32권 4호, 2017, 공공누리 제4유형 [예시2] 심진보 외, "제4차 산업 혁명과 ICT - 제4차 산업 혁명 선도를 위한 IDX 추진 전략", ETRI Insight, 2017, 공공누리 제 4유형
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