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J-GLOBAL ID：201002265698799168   整理番号：10A0819824

色変動を考慮した生成型学習法による道路標識検出器の構築

著者 (6件)： 道満恵介 (名古屋大 大学院情報科学研究科) ,  出口大輔 (名古屋大 大学院情報科学研究科) ,  高橋友和 (岐阜聖徳学園大 経済情報) ,  目加田慶人 (中京大 情報理工) ,  井手一郎 (名古屋大 大学院情報科学研究科) ,  村瀬洋 (名古屋大 大学院情報科学研究科)
資料名： 電子情報通信学会論文誌 D  (IEICE Transactions on Information and Systems (Japanese Edition))
巻： J93-D  号： 8  ページ： 1375-1385  発行年： 2010年08月01日 
JST資料番号： S0757C  ISSN： 1880-4535  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 環境変化に対してロバストかつ高速な物体検出を可能とする識別器として,Violaらが提案したカスケード型識別器がある。これを用いて様々な環境下に存在する道路標識を高精度に検出するためには,多様な見えの変動を含んだ大量の標識画像を用いて識別器の学習を行う必要がある。しかしながら,多様な見えの変動をバランスよく含んだ大量の標識画像を手作業で収集するには多大なコストがかかる。そのため,本研究では生成型学習を用いてカスケード型識別器を構築することを考える。これまでにも生成型学習を用いて識別器を構築する手法は提案されているが,形状やテクスチャの変動のみが考慮されており,色の変動は考慮されていない。そこで本論文では,形状やテクスチャの変動に加えて色の変動も考慮し,より高い検出性能をもったカスケード型識別器を構築する手法を提案する。車載カメラ映像を用いた道路標識の検出実験の結果,本論文で提案する色の変動を考慮する生成型学習により,従来よりも高い検出性能をもつカスケード型識別器が構築できることを確認した。(著者抄録)

シソーラス用語： *学習 ,  検出 ,  物体認識 ,  *道路標識 ,  弁別器 ,  色 ,  カメラ ,  実時間処理 ,  *画像認識 ,  運転支援システム
準シソーラス用語： *生成型学習 ,  物体検出 ,  車載カメラ

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  電装品  (QG03070C)

引用文献 (13件)：

• A. de la Escalera, L. E. Moreno, M. A. Salichs, and J. M. Armingol,“Road traffic sign detection and classification,” IEEE Trans. Ind. Electron., vol.44, no.6, pp. 848-859, Dec.1997.
• 明珍甲太, 景山陽一, 西田 眞, “カラー情景画像における円形道路標識の認識に関する検討,”信学技報, PRMU2004-262, March 2005.
• N. Barnes and A. Zelinsky,“Real-time radial symmetry for speed sign detection,” Proc.2004 IEEE Intelligent Vehicles Symposium, pp. 566-571, June 2004.
• G. Loy and N. Barnes,“Fast shape-based road sign detection for a driver assistance system,” Proc.2004 IEEE/RSJ Int. Conf. on Intelligent Robots and Systems, void, pp. 70-75, Sept-Oct.2004.
• P. Viola and M. Jones,“Rapid object detection using a boosted cascade of simple features,” Proc.2001 IEEE Computer Society Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition, vol.1, pp. 511-518, Dec.2001.

タイトルに関連する用語 (5件)： 色 ,  生成型学習 ,  道路標識 ,  検出器 ,  構築