[OpenCV] 보행자 검출 (pedestrian/people detection) 기술

보행자 검출 (pedestrian/people detection) 기술

- 영상처리(Computer Vision)

* Haar Feature-based Cascade Classifier
    - 웨비블릿의 일종
    - 웨이블릿(Wavelets)
        디지털 신호 처리 사용되는  수학 함수, 푸리에(Fourier) 분석과 비슷
        용도 : 잡음속의 신호 복원, 이미지 선명하게 만들기, 이미지 압축

    - 캐스캐이드(cascade) : 속도 향상 효과
        - 여러 개의 검출기를 순차적으로 사용,
        - 처음에는 간단한 검출기를 적용하고 점점 더 어려운 검출기를 적용
   
    - 고정된 크기(16 x 16픽셀)로 영상분할 후 각 분할 영역마다 HOG를 계산하여 검출
    - 보행자 검출기(Haarcascade_fullbody.xml)   
   
* HOG(Histogram of Oriented Gradient)
    - 영상이 갖는 지역적인 gradient(edge 방향) 분포(histogram) 특성을 추출하여 물체를 식별하는 방법
    - 사람, 자동차도 적용 가능
    - 단점 : 느림

* Cascade HOG
    - HOG 속도 개선
    - 다양한 크기와 위치의 수많은 블록들로부터 HOG를 계산하고 유의미한 블록들을 부스팅(boosting) 학습 과정을 통해 선별
    - 학습된 보행자 검출기 hogcascade_pedestrians.xml

* ChnFtrs 방법
    - 다양한 방법(R,G,B, edge, histogram...) 으로 영상분석

* part-based 모델 방법
    - 물체의 일부로도 검출

* PN tracker
    http://www.youtube.com/watch?v=1GhNXHCQGsM
    http://darkpgmr.tistory.com/65
    TLD(Tracking-Learning-Detection)
    tracker = optical flow
    detector = ferns http://darkpgmr.tistory.com/90

//
http://darkpgmr.tistory.com/53

PASCAL VOC(Visual Object Classes) Challenge
http://pascallin.ecs.soton.ac.uk/challenges/VOC/