요 약

본 논문은 부정확한 차량 검출의 성능을 향상시키기 위한 방법으로 클러스터링 기반 보정 기법을 제안한다. 차량 검출은 주로 차량 추적기에서 차량 상태를 초기화하기 위한 용도로 활용된다. 따라서 차량 검출이 부정확할 경우, 차량의 배경 정보 등이 차량 초기화에 포함될 가능성이 있어 차량 추적기의 성능 저하를 발생시키는 요인이 된다. 이 문제를 해결하기 위해 우리는 스테레오 기반의 3차원 특징점들을 차량 단위로 클러스터링 하여 부정확한 검출 결과를 객체 외형에 정확하게 보정하는 기법을 제안한다. 제안된 기법의 정량적 평가를 위해 부정확성 검출 유형별로 왜곡된 bounding box를 생성하고, 이를 제안하는 검출 보정 기법을 적용한 결과와 비교함으로써 부정확한 검출 성능을 향상시킨 것을 확인하였다.