Στο πείραμα των μικροσυστοιχιών, η απόκτηση εικόνας συνοδεύεται πάντα από θόρυβο, ο οποίος είναι έμφυτος σε τέτοιου είδους διεργασίες. Είναι λοιπόν επιτακτική ανάγκη να χρησιμοποιηθούν τεχνικές προς καταστολή αυτού. Στην παρούσα εργασία αναλύονται μέθοδοι και παρουσιάζονται τα αποτελέσματά τους σε 5 επιλεγμένα παραδείγματα. Ιδιαίτερη έμφαση δίνεται στο wavelet denoising και συγκεκριμένα στους αλγορίθμους soft thresholding, hard thresholding και stationary wavelet transform. / The subject of this diploma thesis is the manufacturing of a driver assistance system. Robust and reliable vehicle detection from images acquired by a moving vehicle (i.e., on road vehicle detection) is an important problem with applications to driver assistance systems and autonomous, self-guided vehicles. The focus of this diploma is on the issues of feature extraction and classification for rear-view vehicle detection. Specifically, by treating the problem of vehicle detection as a two-class classification problem, we have investigated several different feature extraction methods such as wavelets and Gabor filters. To evaluate the extracted features, we have experimented with two popular classifiers, neural networks and support vector machines (SVMs).
| Identifer | oai:union.ndltd.org:upatras.gr/oai:nemertes:10889/1621 |
| Date | 18 June 2009 |
| Creators | Καπρινιώτης, Αχιλλέας |
| Contributors | Δερματάς, Ευάγγελος, Kapriniotis, Achilleas, Δερματάς, Ευάγγελος, Δενάζης, Σπυρίδων |
| Source Sets | University of Patras |
| Language | gr |
| Detected Language | English |
| Type | Thesis |
| Rights | 0 |
Page generated in 0.0019 seconds