영상 클래스 분류 기법을 통한 보행자 검출 기법의 속도 향상 방법론

Abstract

본 논문에서는 보행자 검출 시, 후보영역 탐지와 클래스를 분류 할 때 발생하는 많은 계산 량을 최소화하는 방법을 제안한다. 기존 보행자 검출 기법에서는 영상 내에 보행자가 존재하지 않더라도 최소 300개 이상의 후보영역을 검출하여, 모든 후보영역에 대해 각각 분류기를 통해 분류함으로써 상당한 량의 불필요한 계산이 존재한다. 그리고 이는 오 검출까지 초래하게 된다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위한 새로운 방법론을 제안하며, 실험을 통하여 제안하는 방법론을 이용한 처리속도 향상이 가능함을 보여준다.