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J-GLOBAL ID：201702213680971991   整理番号：17A1322964

本論文は,融合型空間タブー演算子とHIK-SVMによる交通標識認識の研究について研究した。【JST・京大機械翻訳】

Traffic Sign Recognition Based on Pyramid Histogram Fusion Descriptor and HIK-SVM

著者 (4件)： Liu Yachen (武漢理工大学自動化学院,武漢,430070) ,  Chen Yuepeng (武漢理工大学自動化学院,武漢,430070) ,  Zhang Saishuo (武漢理工大学自動化学院,武漢,430070) ,  Xiao Wenchao (武漢理工大学自動化学院,武漢,430070)
資料名： Jiaotong Yunshu Xitong Gongcheng Yuxinxi  (Jiaotong Yunshu Xitong Gongcheng Yuxinxi)
巻： 17  号： 1  ページ： 220-226  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2945A  ISSN： 1009-6744  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 本論文では,交通標識認識の問題を解決するために,新しい方法を提案し,それに基づいて,空間的なタブー演算子とヒストグラムの交差カーネルサポートベクトルマシン(HIK-SVM)に基づく分類法を提案した。画像の灰色のピラミッド形ヒストグラム(Gray-PHOW)の特徴,カラータワーのヒストグラム(Color-PHOW)特徴,および塔のエッジ方向勾配ヒストグラム(PHOG)の特徴を抽出することによって,交通標識の外観,色および輪郭情報を記述した。空間的ヒストグラムの特徴を抽出することによって,画像の様々な特徴の空間的分布を記述することができた。画像の外観、色、輪郭と特徴の空間分布情報を抽出した後、それに対して融合を行い、最後に得られた融合式の空間塔の特徴は非常に強いロバスト性がある。この融合特徴をHIK-SVMに送り、訓練と分類を行い、極めて高い識別効果を得た。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ヒストグラム ,  塔状構造物 ,  空間分布 ,  画像 ,  ロバスト性 ,  *交通標識 ,  角錐
準シソーラス用語： 分類法 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： intelligent transportation ,  traffic sign recognition ,  PHOW ,  PHOG ,  SVM ,  dense SIFT

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： 論文 ,  融合 ,  タブー ,  演算子 ,  交通標識 ,  研究