Detail publikace

Evolutionary Approximation of Gradient Orientation Module in HOG-based Human Detection System

WIGLASZ, M.; SEKANINA, L. Evolutionary Approximation of Gradient Orientation Module in HOG-based Human Detection System. In 2017 IEEE Global Conference on Signal and Information Processing GlobalSIP 2017. Montreal: IEEE Signal Processing Society, 2017. p. 1300-1304. ISBN: 978-1-5090-5989-8.
Název česky
Evoluční aproximace výpočtu orientace gradientu v systému detekce osob založeném na HOG
Typ
článek ve sborníku konference
Jazyk
anglicky
Autoři
Wiglasz Michal, Ing.
Sekanina Lukáš, prof. Ing., Ph.D. (UPSY)
Klíčová slova

Functional approximation, Cartesian genetic programming, Histogram of oriented gradients

Abstrakt

Extrakce rysů pomocí histogram orientovaných gradientů (HOG) je metoda počítačového vidění používaná ve vestavěných systémech pro detekci objektů jako jsou například lidé. Pomocí kartézského genetického programování (CGP) jsme využili odolnosti algoritmu HOG vůči chybám. Evolučně jsme vytvořili nové přibližné implementace funkce arkus tangens, která se typicky používá pro výpočet orientace gradientů. Po integraci nejlepších nalezených aproximací do SW implementace algoritmu HOG, byl vylepšen nejen čas výpočtu, ale také přesnost klasifikace v porovnání s přesnou implementací a současnými přibližnými implementacemi.

Rok
2017
Strany
1300–1304
Sborník
2017 IEEE Global Conference on Signal and Information Processing GlobalSIP 2017
ISBN
978-1-5090-5989-8
Vydavatel
IEEE Signal Processing Society
Místo
Montreal
DOI
10.1109/GlobalSIP.2017.8309171
UT WoS
000450053100257
EID Scopus
2-s2.0-85048069419
BibTeX 
@inproceedings{BUT144438,
  author="Michal {Wiglasz} and Lukáš {Sekanina}",
  title="Evolutionary Approximation of Gradient Orientation Module in HOG-based Human Detection System",
  booktitle="2017 IEEE Global Conference on Signal and Information Processing GlobalSIP 2017",
  year="2017",
  pages="1300--1304",
  publisher="IEEE Signal Processing Society",
  address="Montreal",
  doi="10.1109/GlobalSIP.2017.8309171",
  isbn="978-1-5090-5989-8",
  url="https://www.fit.vut.cz/research/publication/11441/"
}
Nahoru