According to the current results on pedestrian detection benchmarks, the algorithms can be divided into two categories. First, application of hand-crafted image features and of a classifier trained on these features. Second, methods using Convolutional Neural Networks in which features are learned during the training phase. It is studied how both of these types of procedures can be further improved by the incorporation of shearlets, a framework for image analysis which has a comprehensive theoretical basis. To this end, we adapt the shearlet framework according to the requirements of the practical application of pedestrian detection algorithms.
One main application area of pedestrian detection is located in the automotive domain. In this field, algorithms have to be runable on embedded devices. Therefore, we study the embedded realization of a pedestrian detection algorithm based on the shearlet transform.
Wollen auch Sie Ihre Dissertation veröffentlichen?
Keywords:
KAUFOPTIONEN
45.50 € | ||
Nur noch 2 Ex. auf Lager | ||
Versandkostenfrei innerhalb Deutschlands | ||
39.00 € | ||
55.50 € | ||
59.50 € | ||
Sie können das eBook (PDF) entweder einzeln herunterladen oder in Kombination mit dem gedruckten Buch (Bundle) erwerben. Der Erwerb beider Optionen wird über PayPal abgerechnet - zur Nutzung muss aber kein PayPal-Account angelegt werden. Mit dem Erwerb des eBooks bzw. Bundles akzeptieren Sie unsere Lizenzbedingungen für eBooks.
Bei Interesse an Multiuser- oder Campus-Lizenzen (MyLibrary) füllen Sie bitte das Formular aus oder schreiben Sie eine email an order@logos-verlag.de