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J-GLOBAL ID：201702261124493598   整理番号：17A0967484

密度ベースグループ化と機械学習技術を用いたロバストな道路標識検出と認識【Powered by NICT】

Robust Road Marking Detection and Recognition Using Density-Based Grouping and Machine Learning Techniques

著者 (5件)： Bailo Oleksandr ,  Lee Seokju ,  Rameau Francois ,  Yoon Jae Shin ,  Kweon In So
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： WACV  ページ： 760-768  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： はクルマに搭載された内蔵されたカメラで撮影された画像からの道路標識検出と認識のためのロバストな手法を提案した。著者らの方法は,照明変化,影,厳しい気象条件に対処するように設計されている。さらに,提案アルゴリズムでは,個々の道路マーキングに複雑な記号形状を分類できる。この目的のために,提案した技術MSERに依存するは,密度ベースのクラスタリングを用いた併合される候補領域を得るためである。最後に,関心のこれらの領域は機械学習アプローチを用いて同定した。もっと悪い注目することは,車線位置あるいは道路空間についての事前情報を利用していないので,このアルゴリズムは汎用性がある。提案した方法は,広範な路面標示データセット上で多数の実験を介して他の既存の研究と比較した。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： *機械学習 ,  カメラ ,  路面標示 ,  アルゴリズム ,  道路空間 ,  画像 ,  *道路 ,  *ロバスト性 ,  マーキング ,  *道路標識 ,  汎用性 ,  気象条件
準シソーラス用語： 事前知識 ,  照明変化 ,  *機械学習技術 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 密度 ,  グループ化 ,  機械学習技術 ,  ロバスト ,  道路標識