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J-GLOBAL ID：200902229439946031   整理番号：09A0904916

クラス特有識別特徴による動画像からの実時間交通標識認識

Real-time traffic sign recognition from video by class-specific discriminative features

著者 (3件)： RUTA Andrzej (School of Information Systems, Computing and Mathematics, Brunel Univ., Uxbridge, Middlesex UB8 3PH, GBR) ,  LI Yongmin (School of Information Systems, Computing and Mathematics, Brunel Univ., Uxbridge, Middlesex UB8 3PH, GBR) ,  LIU Xiaohui (School of Information Systems, Computing and Mathematics, Brunel Univ., Uxbridge, Middlesex UB8 3PH, GBR)
資料名： Pattern Recognition  (Pattern Recognition)
巻： 43  号： 1  ページ： 416-430  発行年： 2010年01月 
JST資料番号： D0611A  ISSN： 0031-3203  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 交通標識認識の問題について述べた。新しい画像表現と識別特徴選択アルゴリズムを,検出,追跡,認識の伝統的な三段階枠組みに用いた。この検出器は,関係するカラー情報を抽出し関心領域を確立するために適切にフィルタされた,シーン中の等角多角形のインスタンスを捕えた。追跡器は,計算量を減らすため検出した標識候補の位置と大きさを予測した。分類器は,識別局所領域のクラス特有集合に関して,観測した標識の離散カラー画像をモデル画像と比較した。それらはオフラインで理想化テンプレート標識画像から1対全の非類似性最大化原理に従って学習された。この非類似性は,ロバストな離散カラー画像比較を可能する,いわゆるカラー距離変換に基づいて定義される。主成分分析やAdaBoostのような,確立された特徴選択技術に比較して,この手法は,より適切な標識記述を行え,努力の少ない訓練ですむ。この記述により,効率的な道路標識認識システムを構築できた。従来の最近傍分類器と単純時間積分方式に基づくこの認識システムは,実際の交通ビデオを含む実験で,競争力のある性能を示した。Copyright 2009 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *交通標識 ,  *パターン認識 ,  *特徴選択 ,  分類装置 ,  ロバスト性 ,  カラー画像 ,  実時間処理 ,  コンピュータビジョン ,  動画像
準シソーラス用語： 識別 ,  分類器 ,  最大化

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： クラス ,  特有 ,  識別 ,  動画像 ,  実時間 ,  交通標識