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HOG 특징 및 영상분할을 이용한 부스팅분류 기반 자동차 검출 기법
최미순(Mi Soon Choi),이정환(Jeong Hwan Lee),노태문(Tae Moon Roh),심재창(Jaechang Shim) 한국정보과학회 2010 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.16 No.10
본 논문에서는 HOG 특징벡터와 영상분할을 이용한 부스팅 분류기반의 자동차영역 검출 알고리즘의 연구에 대해서 기술한다. 입력된 영상으로부터 차량을 검출하기위해 먼저 분할 후 합병(split-merge) 방법을 적용하여 영상을 분할한다. 그리고 가장 큰 두 영역을 검색 영역에서 제외하여 처리 속도를 향상 시킨다. 각 영역에 대해 HOG(histogram of oriented gradient) 특징을 추출한다. 분류기는 두 개의 모집단을 분류하는데 많이 사용되고 있는 AdaBoost 방법을 사용한다. 제안방법의 성능 평가를 위해 537개의 영상을 사용하여 분류기를 학습하였으며, 또한 학습에 사용하지 않은 비학습영상 500개를 사용하여 인식률을 구하였다. 실험결과 비학습영상에 대해 98.34%의 인식률을 얻었다. 결론적으로 제안된 방법이 지능형 자동차 제어 시스템에서 차량의 위치를 찾는 방법으로 활용될 수 있다. In this paper, we describe a study of a vehicle detection method based on a Boosting Classifier which uses Histogram of Oriented Gradient (HOG) features and Image Segmentation techniques. An input image is segmented by means of a split and merge algorithm. Then, the two largest segmented regions are removed in order to reduce the search region and speed up processing time. The HOG features are then calculated for each pixel in the search region. In order to detect the vehicle region we used the AdaBoost (adaptive boost) method, which is well known for classifying samples with two classes. To evaluate the performance of the proposed method, 537 training images were used to train and learn the classifier, followed by 500 non-training images to provide the recognition rate. From these experiments we were able to detect the proper image 98.34% of the time for the 500 non-training images. In conclusion, the proposed method can be used for detecting the location of a vehicle in an intelligent vehicle control system.
최미순(Mi Soon Choi),이정환(Jeong Hwan Lee),석정희(Jung-Hee Suk),노태문(Tae Moon Roh),심재창(Jaechang Shim) 한국멀티미디어학회 2010 멀티미디어학회논문지 Vol.13 No.9
본 논문에서는 도로에서 주행 중인 차량검출 알고리즘에 대하여 연구한다. 카메라에서 입력된 영상으로부터 차량을 검출하기위해 먼저 분할 및 합병(split & merge)방법을 적용하여 영상을 분할하고 그 다음 분할된 영역을 해석하여 차량이 위치할 가능성이 높은 영역을 집중적으로 탐색하여 차량을 실시간으로 검출하는 알고리즘을 연구한다. 전방차량의 후면을 검출하기 위하여 수직/수평 성분을 특징으로 하였으며 적분영상을 이용하여 계산시간을 줄일 수 있는 Haar-like방법을 적용하였으며 분류기로는 SVM을 사용하였다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해 350개의 영상을 사용하여 분류기를 학습하였으며, 또한 학습에 사용하지 않은 비학습영상 150개를 사용하여 인식률을 구하였다. 실험결과 비학습영상에 대해 95.00%의 인식률을 얻었다. In this paper, we study about the vehicle detection algorithm which is in the process of travelling from the road. An input image is segmented by means of split and merge algorithm. And two largest segmented regions are removed for reducing search region and speed up processing time. In order to detect the back side of the front vehicle considers a vertical/horizontal component, uses an integral image with to apply Haar-like methods which are the possibility of shortening a calculation time, classified with SVM. The simulation result of the method which is proposed appeared highly.
염소(Chlorine)가 도입된 SiO₂/Si 계면을 가지는 게이트 산화막의 특성 분석
유병곤(Byoung-Gon Yu),유종선(Jong-Son Lyu),노태문(Tae-Moon Roh),남기수(Kee-Soo Nam) 한국진공학회(ASCT) 1993 Applied Science and Convergence Technology Vol.2 No.2
두께가 6-10 ㎚인 게이트 산화막의 계면에 염소(Cl)를 도입시킨 n-MOS capacitor 및 n-MOSFET을 제작하여 물성적인 방법 (SIMS, ESCA)과 전기적인 방법에 의해서 소자의 특성을 분석, 평가하였다. Last step TCA법을 이용하여 성장시킨 산화막은 No TCA법으로 성장시킨 것보다 mobility가 7% 정도 증가하였고, 결함 밀도도 감소하였다. Time-zero-dielectric-breakdown(TZDB)으로 측정한 결과, Cl을 도입한 막의 파괴 전계(breakdown field)는 18 MV/㎝인데, 이것은 Cl을 도입하지 않은 것보다 약 0.6 MV/㎝ 정도 높은 값이다 . 또한 time-dependent-dielectric-breakdown(TDDB) 결과로부터 수명이 20 년 이상인 것으로 평가되었고, hot carrier 신뢰성 측정으로부터 평가한 소자의 수명도 양호한 것으로 나타났다. 이상의 결과에서 Cl을 계면에 도입시킨 게이트 산화막을 가진 소자가 좋은 특성을 나타내고 있으므로 Last step TCA법을 종래의 산화막 성장 방법 대신에 사용하면 MOSFET 소자의 새로운 게이트 절연막 성장법으로서 대단히 유용할 것으로 생각된다. We have developed a technique for growing thin oxides (6~10 ㎚) by the Last step TCA method. N-channel metal-ox ide-semiconductor (n-MOS) capacitor and n-channel metal-oxide-semiconductor field-effect transistor's (MOSFET's) having a gate oxide with chlorine incorporated SiO₂/Si interface have been analyzed by electrical measurements and physical methods, such as secondary ion mass spectrometry (SIMS) and electron spectroscopy for chemical analysis (ESCA). The gate oxide grown with the Last step TCA method has good characteristics as follows: the electron mobility of the MOSFET's with the Last step TCA method was increased by about 7% and the defect density at the SiO₂/Si interface decreases slightly compared with that with No TCA method. In reliability estimation, the breakdown field was 18 MV/㎝, 0.6 MV/㎝ higher than that of the gate oxide with No TCA method, and the lifetime estimated by TDDB measurement was longer than 20 years. The device lifetime estimated from hot-carrier reliability was proven to be enhanced. As the results, the gate oxide having a SiO₂/Si interface incorporated with chlorine has good characteristics. Our new technique of Last step TCA method may be used to improve the endurance and retention of MOSFET's and to alleviate the degradation of thin oxides in shortchannel MOS devices.
셀 투영 벡터와 곡률의 연속법에 기반한 아다부스트 알고리즘을 이용한 보행자 인식
이영학(Yeung-Hak Lee),고주영(Jooyoung Ko),윤상훈(Sang Hun Yoon),노태문(Tae Moon Roh),심재창(Jaechang Shim) 한국정보기술학회 2011 한국정보기술학회논문지 Vol.9 No.1
This article presents advanced algorithm to recognize pedestrian and non-pedestrian on input images by using double-staged cascade method based on new feature vectors. Here we extracted two new feature vectors : cell-projection and curvature-HOG. The curvature is based on Histograms of Oriented Gradients (HOG) mechanism for point feature and the cell-projection is for well presented local area feature. By using AdaBoost algorithm we can recognize strong classification from weak classifications. For this we have two stages here: In the second stage, if it is not recognized pedestrian and non-pedestrian we can go for second stage. In the second stage, proposed system used another feature and strong classification non-recognized input image. For suggested algorithm, cascade method using the second stage AdaBoost algorithm, we obtain higher recognition rate than the other traditional methods for pedestrian and non-pedestrian.
상관계수를 이용한 아다부스트 분류 기반의 도로에서 자전거 검출
이영학(Yeung-Hak Lee),고주영(Joo-Young Ko),윤상훈(Sang-Hun Yoon),노태문(Tae-Moon Roh),심재창(Jae-Chang Shim) 한국정보기술학회 2011 한국정보기술학회논문지 Vol.9 No.4
In this paper, we define to recognize the person riding a bike using correlation coefficient. This correlation coefficient between two variables, in which one is the person riding a bike and other is its background, can represent correlation relation. First, we extract edge vectors using Histogram of Oriented Gradients(HOG) which includes gradient information and differential magnitude as cell based. And then, the value, which is calculated by the correlation coefficient between the area of each cell and one of bike, can be used as the weighting factor in process for normalizing the HOG cell. This paper applied the Adaboost algorithm to make a strong classification from weak classification. In this experiment, we can get the result that the detection rate of the proposed method is higher than that of the traditional method.