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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2015.11
- 수록면
- 1,008 - 1,016 (9page)
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This paper proposes a method for detecting the front side of vehicles. The method can find the car side with a license plate even with complicated and cluttered backgrounds. A convolutional neural network (CNN) is used to solve the detection problem as a unified framework combining feature detection, classification, searching, and localization estimation and improve the reliability of the system with simplicity of usage. The proposed CNN structure avoids sliding window search to find the locations of vehicles and reduces the computing time to achieve real-time processing. Multiple responses of the network for vehicle position are further processed by a weighted clustering and probabilistic threshold decision method. Experiments using real images in parking lots show the reliability of the method.
목차
Abstract
I. 서론
II. 기존 연구
III. 차량 위치 추정을 위한 CNN의 적용
IV. 차량 전면부 검출 알고리즘
V. 실험 및 결과 분석
VI. 결론
REFERENCES
참고문헌 (17)
참고문헌 신청
[학술대회논문] - N. Dalal / 2005 / Histograms of oriented gradients for human detection / Proc. Computer Vision and Pattern Recognition ( ) : 886 ~ 893
[학술지(정기간행물)] - D. G. Lowe / 2004 / Distinctive image features from scaleinvariant keypoints / International Journal of Computer Vision 60 (2) : 91 ~ 110
[학술대회논문] - Freund, Yoav / 1996 / Experiments with a new boosting algorithm / International Conference on Machine Learning 96 : 148 ~ 156
[학술지(정기간행물)] - C. Cortes / 1995 / Support vector networks / Mach. Learn 20 : 273 ~ 297
[학술지(정기간행물)] - J. Uijlings / 2013 / Selective search for object recognition / International Journal of Computer Vision 104 (2) : 154 ~ 171
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[학술대회논문] - Freund, Yoav / 1996 / Experiments with a new boosting algorithm / International Conference on Machine Learning 96 : 148 ~ 156
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