다중 프레임에서의 보행자 검출 및 삭제 알고리즘 = Automatic Pedestrian Removal Algorithm Using Multiple Frames

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

In this paper, we propose an efficient automatic pedestrian removal system from a frame in a video sequence. It firstly finds pedestrians from the frame using a Histogram of Oriented Gradient(HOG) / Linear-Support Vector Machine(L-SVM) classifier, searches for proper background patches, and then the patches are used to replace the deleted pedestrians. Background patches are retrieved from the reference video sequence and a modified feather blender algorithm is applied to make boundaries of replaced blocks look naturally. The proposed system, is designed to automatically detect object and generate natural-looking patches, while most existing systems provide search operation in manual. In the experiment, the average PSNR of the replaced blocks is 19.246

국문 초록 (Abstract)

본 논문은 영상에서 효과적으로 보행자를 삭제하는 자동 삭제 시스템을 제안한다. 첫 번째로 Histogram of Oriented Gradient(HOG) / Linear-Support Vector Machine(L-SVM)분류기를 이용하여 보행자를 찾고, 참조영상으로부터 적절한 배경을 습득하여 삭제될 보행자를 대체한다. 배경은 참조영상 내에서 검색하며 변경된 feather blender 연산은 대체 영역의 경계를 자연스럽게 만든다. 기존에 존재하던 대부분의 시스템이 수동인 것에 반해 제안된 시스템은 자동으로 객체를 검출하고 자연스러운 배경을 생성한다. 실험결과 대체된 영역의 PSNR 평균은 19.246으로 측정되었다.

참고문헌 (Reference)

1 황대규, "에지 강화 필터를 사용한 해상도 변화에 적응적인 보행자 검출 시스템"

2 박원재, "선택적 블록기반의 HOG-SVM을 이용한 향상된 속도의 보행자 검출" 608-611, 2011

3 "dotPDN LLC paint.net 기능 설명서"

4 Rodrigo Benenson, "Ten Years of Pedestrian Detection, What Have We Learned?"

5 "Pixlr Editor 기능 설명서"

6 Dalal, Navneet, "Histograms of oriented gradients for human detection" 1 : 2005

7 김수진, "HOG 특징 연산에 적용하기 위한 효율적인 기울기 방향 bin 및 가중치 연산 회로 설계" 대한전자공학회 51 (51): 66-72, 2014

8 "ADOBE PHOTOSHOP 기능 설명서"

9 "ADOBE AfterEffects 기능 설명서"