Discrimination of pedestrian images using shape features and neural networks (特集 人工知能的方法論を用いた知的画像処理)
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概要
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Intelligent surveillance systems capable of discriminating pedestrians in the street are one of the main application areas of computer vision. This paper proposes a method to discriminate pedestrian images into several classes by using pedestrian shape features and artificial neural networks. To overcome the difficulty of pedestrian identification due to shape variation over time, several video-image processing and intelligent discrimination methods were adopted and developed. At the front end, image and video processing was performed to separate the background from the foreground images. The pedestrian shape features were extracted by Fourier transform, and then feed-forward neural networks with back-propagation learning algorithms were employed to discriminate among several classes of the moving pedestrian images, i.e., pedestrian, cyclist, or other non-pedestrian objects. The experimental results demonstrated the capability of the proposed system to discriminate pedestrians in a real life pedestrian environment. On average, discrimination accuracy was achieved in 82% and 87% using the complex number and the centroid distance function method, respectively.
- 日本知能情報ファジィ学会の論文
- 2007-10-15
著者
-
中村 和男
長岡技術科学大学
-
HANDRI Santoso
Graduate School of Information Science and Control Engineering Nagaoka University of Technology
-
NAKAMURA Kazuo
Department of Management and Information Systems Science Nagaoka University of Technology
-
Nakamura Kazuo
Department Of Biochemistry Kitasato University School Of Medicine
-
Nakamura Kazuo
Department of Applied Chemistry and Biotechnology, Faculty of Engineering, Yamanashi University
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