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A Fast Detection and Recognition Algorithm for Pedestrian at Night Based on Entropy Weight Fast Support Vector Machine

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  • 발행기관
    보안공학연구지원센터(IJSIA) 바로가기
  • 간행물
    International Journal of Security and Its Applications SCOPUS 바로가기
  • 통권
    Vol.10 No.5 (2016.05)바로가기
  • 페이지
    pp.243-252
  • 저자
    Liang Rui, Wei Honglei, Zhu Qingxin, Liao Shujiao, Deng Hongyao
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A275463

※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.

원문정보

초록

영어
In allusion to such problems as real-time requirement dissatisfaction and significant recognition difference caused by dimension difference existing in the imaging and recognition algorithm for pedestrian in dark scene, a fast head detection and recognition method for pedestrian at night based on fast support vector machine (FC-SVM) algorithm optimization and entropy weight is established in this paper according to relevant principle of statistics. Based on entropy weight, this method aims at improving the extraction process based on histogram gradient features in order to establish threebranch SVM for the deep recognition of pedestrian at night; meanwhile, FC-SVM algorithm is combined to optimize the recognition calculation overhead in order to ensure the real-time property of the recognition algorithm. Furthermore, the falsely detected pedestrians are evaluated on the basis of the head detection mode so as to improve pedestrian imaging matching accuracy. The simulation result shows that this method can not only effectively recognize FIR target of pedestrian at night, but also effectively adapt to such different application environments as urban and suburban areas on the basis of ensuring the real-time requirement for pedestrian recognition, thus presenting good practicability.

목차

Abstract
 1. Introduction
 2. Three-Branch FC-SVM Pedestrian Detection
  2.1. FC-SVM theoretical Analysis
  2.2. Classifier Recognition Framework
 3. Head Detection
 4. Experiment Analysis
  4.1. Hardware Platform
  4.2. Process Setting
  4.3. Classification and Recognition Comparison
  4.4. Pedestrian Recognition Performance Comparison
 5. Conclusion
 References

키워드

Pedestrian detection Head detection Detection at night Recognition Support vector machine

저자

  • Liang Rui [ School of Information and Software Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu Sichuan,610054, China ]
  • Wei Honglei [ Department of Sport, School of Economics and Management, Southwest Jiaotong University,Chengdu Sichuan, 611756,China. ]
  • Zhu Qingxin [ School of Information and Software Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu Sichuan,610054, China ] Corresponding Author
  • Liao Shujiao [ School of Information and Software Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu Sichuan,610054, China ]
  • Deng Hongyao [ School of Information and Software Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu Sichuan,610054, China ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    보안공학연구지원센터(IJSIA) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJSIA)]
  • 설립연도
    2006
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업

간행물

  • 간행물명
    International Journal of Security and Its Applications
  • 간기
    격월간
  • pISSN
    1738-9976
  • 수록기간
    2008~2016
  • 등재여부
    SCOPUS
  • 십진분류
    KDC 505 DDC 605

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