An Extreme Learning Machine-based Pedestrian Detection Method

poster abstractPedestrian detection is a challenging task due to the high variance of pedestrians and fast changing background, especially for a single in-car camera system. Traditional HOG+SVM methods have two challenges: (1) false positives and (2) processing speed. In this paper, a new pedestrian detection method using multimodal HOG for pedestrian feature extraction and kernel based Extreme Learning Machine (ELM) for classification is presented. The experimental results using our naturalistic driving dataset show that the proposed method outperforms the traditional HOG+SVM method in both recognition accuracy and processing speed

Visual Clutter Study for Pedestrian Using Large Scale Naturalistic Driving Data

Some of the pedestrian crashes are due to driver’s late or difficult perception of pedestrian’s appearance. Recognition of pedestrians during driving is a complex cognitive activity. Visual clutter analysis can be used to study the factors that affect human visual search efficiency and help design advanced driver assistant system for better decision making and user experience. In this thesis, we propose the pedestrian perception evaluation model which can quantitatively analyze the pedestrian perception difficulty using naturalistic driving data. An efficient detection framework was developed to locate pedestrians within large scale naturalistic driving data. Visual clutter analysis was used to study the factors that may affect the driver’s ability to perceive pedestrian appearance. The candidate factors were explored by the designed exploratory study using naturalistic driving data and a bottom-up image-based pedestrian clutter metric was proposed to quantify the pedestrian perception difficulty in naturalistic driving data. Based on the proposed bottom-up clutter metrics and top-down pedestrian appearance based estimator, a Bayesian probabilistic pedestrian perception evaluation model was further constructed to simulate the pedestrian perception process

Detecção de Pedestres Utilizando Descritores de Orientação do Gradiente e Auto Similaridade de Cor

Detecção de pedestres é um problema muito abordado na atualidade, possuindo diversas aplicações com potencial para melhorar a qualidade de vida da sociedade. Algumas dessas aplicações se encontram nas áreas de sistemas de auxílio ao motorista, reconhecimento de pessoas em fotos e vídeos, e vigilância. Atualmente existe um grande número de pesquisas envolvendo este assunto, trazendo muitas ramificações ao estado da arte no que diz respeito a detecção de pedestres. Esta dissertação apresenta um sistema de detecção de pedestres em ambientes não controlados baseado em janelas deslizantes. Sistemas deste tipo são compostos por dois blocos principais: um para a extração de características e outro para classificação das janelas. Duas técnicas de extração de características são usadas, sendo elas: HOG (Histogram of Oriented Gradient) e CSS (Color Self Similarities), e para classificar as janelas é usado o SVM (Support Vector Machine) linear. Além dessas técnicas, são também utilizadas: mean shift e agrupamento hierárquico, para a fusão de múltiplas detecções sobrepostas; e filtro bilateral, para pré-processamento da imagem. Os resultados obtidos sobre o banco de dados INRIA Person Database mostram que o sistema proposto, usando somente o descritor HOG, apresenta melhorias em relação a sistemas semelhantes, com um log average miss rate igual a 41,8%, contra 46% da literatura. Este resultado foi possível devido ao corte das detecções finais para melhor adequação às anotações modificadas, e também a algumas modificações feitas nos parâmetros dos descritores. A adição do descritor CSS modificado ao HOG aumenta a eficácia do sistema, levando a um log average miss rate igual a 36,2%, classificando separadamente cada descrito