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J-GLOBAL ID：201702277101045107   整理番号：17A0458175

有向勾配およびBoole畳込みニューラルネットワークのヒストグラムに基づく交通標識の検出【Powered by NICT】

Traffic Sign Detection Based on Histograms of Oriented Gradients and Boolean Convolutional Neural Networks

著者 (4件)： Xiao Zhitao ,  Yang Zhenjie ,  Geng Lei ,  Zhang Fang
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CMVIT 2017  ページ： 111-115  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 交通標識検出に基づく特徴抽出のための最新の方法は,高再現率が得られたが,検出率はいくつかの誤って検出のための理想的ではない。本研究では,この論文では,H OGとBoole畳込みニューラルネットワーク(HOG BCNN)に基づく交通標識検出の手法を提案した。カスケード分類器は,交通標識の候補領域を検出するH OGに基づいて訓練した。提案窓としてこれらの領域は特別なCNNを入力,Boole論理のようなものである。BCNNを利用して提案交通標識窓,最終段階としてのカスケード分類器に接続されたにおける偽検出された領域を除去することである。BCNNでは,確率的勾配降下法を利用する真と偽の判別,故障を低減するために,どのようにそれは管理者のようなネットワークを導くにおける誤差を最小化した。提案した方法は,実環境で評価し,実験は,高い検出精度を達成し,効率を確保するために十分であることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 特徴抽出 ,  最急降下法 ,  *ニューラルネットワーク ,  管理者 ,  *ヒストグラム ,  *ネットワーク ,  *交通標識 ,  *畳込み
準シソーラス用語： 検出精度 ,  検出率 ,  再現率 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 勾配 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  ヒストグラム ,  交通標識