Clasificador basado en Máquina de Vectores de Soporte Ajustada para Reconocimiento de Peatones en Tráfico Urbano
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Universidad Distrital Francisco José de Caldas
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Altmetric
Resumen
Descripción
La búsqueda de autonomía en desplazamiento automotriz está en auge. En dicha búsqueda existen diversos problemas a resolver; uno de ellos es el reconocimiento de características en ambientes urbanos que permitan a un vehículo tomar decisiones autónomas. Uno de los aspectos más relevantes corresponde al reconocimiento de transeúntes, una tecnología que se espera pueda salvar millones de vidas en accidentes de atropellamientos. En este trabajo de investigación se propone el reconocimiento de transeúntes en ambientes urbanos por medio de un clasificador basado en una Máquina de Vectores de Soporte ajustada; se consideraron hasta 5000 imágenes de la base de datos la INRIA con el fin de entrenar el clasificador y validar su precisión por medio del método de validación cruzada.
The need for autonomy and intelligent decision-making in automobile flow is booming. For this purpose there are a number of interesting problems related to recognition of features in urban environments. One of the main relevant aspects in this subject is the recognition of pedestrians, a technology that is expected to save millions of lives avoiding or decreasing the rates of pedestrian run away. In this paper we propose the recognition of pedestrians in urban environments using a classifier based on a Support Vector Machine. We used up to 5000 images from the INRIA database to train the classifier and validate its accuracy through the cross-validation method.
The need for autonomy and intelligent decision-making in automobile flow is booming. For this purpose there are a number of interesting problems related to recognition of features in urban environments. One of the main relevant aspects in this subject is the recognition of pedestrians, a technology that is expected to save millions of lives avoiding or decreasing the rates of pedestrian run away. In this paper we propose the recognition of pedestrians in urban environments using a classifier based on a Support Vector Machine. We used up to 5000 images from the INRIA database to train the classifier and validate its accuracy through the cross-validation method.
Palabras clave
Pedestrians recognition, Tuned SVM classifier, reconocimiento de transeúntes, clasificador SVM ajustado.