Journal of Korea Multimedia Society (한국멀티미디어학회논문지)

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A Vehicle Model Recognition using Car's Headlights Features and Homogeneity Information

차량 헤드라이트 특징과 동질성 정보를 이용한 차종 인식

  • 김민호 (경북대학교 대학원 전자전기컴퓨터학부) ;
  • 최두현 (경북대학교 전자공학과)
  • Received : 2011.05.24
  • Accepted : 2011.09.02
  • Published : 2011.10.31
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Abstract

This paper proposes a new vehicle model recognition using scale invariant feature transform to car's headlights image. Proposed vehicle model recognition raises the accuracy using "homogeneity" calculated from the distribution of features. In the experiment with 400 test images taken from 54 different vehicles, proposed method has 90% recognition rate and 16.45 homogeneity.

본 논문에서는 차량의 헤드라이트 영상에 Scale Invariant Feature Transform(SIFT) 알고리즘을 적용하여 획득한 특징점을 이용하여 차량의 모델을 인식하는 차종 인식 방법을 제안한다. 보다 정확도 높은 차종 인식을 구현하기 위해서 특징점들의 분포로부터 동질성(homogeneity)을 계산하여 인식 정확성의 척도로 두었다. 제안한 방법의 성능을 평가하기 위해 국내 54종의 차량 영상으로부터 촬영된 400장의 실험 영상을 이용해 실험한 결과, 제안한 방법은 90%의 인식률과 16.45의 평균 동질성을 보였다.

Keywords

References

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