TY  - THES
A1  - Klostermann, Michael
T1  - Fußgängererkennung in unstrukturierten Umgebungen
N2  - Die Erkennung von Fußgängern in digitalen Bildern ist von großem Interesse in der Entwicklung autonomer Systeme und der Interaktion von Computern mit ihrer Umgebung. Die Herausforderungen an ein solches System sind hoch, da die optische Erscheinung von Fußgängern stark variiert und die Umgebung unstrukturiert ist. In dieser Masterarbeit wird ein Standardverfahren aus der Forschung implementiert und erweitert. Dabei ist eine neue Erkenntnis, dass das Merkmal der Color Self-Similarity durch Vorberechnungen um den Faktor 4 beschleunigt werden kann. Das komplette Erkennungsystem wird in dieser Masterarbeit beschrieben und evaluiert, und der Source-Code unter einer Open Source Lizenz veröffσentlicht.
N2  - Pedestrian Detection in digital images is a task of huge importance for the development of automaticsystems and in improving the interaction of computer systems with their environment. The challenges such a system has to overcome are the high variance of the pedestrians to be recognized and the unstructured environment. For this thesis, a complete system for pedestrian detection was implemented according to a state of the art technique. A novel insight about precomputing the Color Self-Similarity accelerates the computations by a factor of four. The complete detection system is described and evaluated, and was published under an open source license.
Y1  - 2013
UR  - https://kola.opus.hbz-nrw.de/frontdoor/index/index/docId/716
UR  - https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:kola-7168
ER  -