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J-GLOBAL ID：201702280716826257   整理番号：17A1270701

交通標識検出のための新しい顕著性計算モデル【Powered by NICT】

A novel saliency computation model for traffic sign detection

著者 (4件)： Zhang Fan (School of Automation and Information Engineering, Xi’an University of Technology, China) ,  Ji Ruirui (School of Automation and Information Engineering, Xi’an University of Technology, China) ,  Jiao Shangbin (School of Automation and Information Engineering, Xi’an University of Technology, China) ,  Qi Kaijie (School of Automation and Information Engineering, Xi’an University of Technology, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICIVC  ページ： 31-35  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： 本論文では,特徴ベース交通標識検出の新しい方法を示した。視覚的注意機構モデルに基づいて,エッジと色情報は初期視覚特徴として抽出し,各特徴は特徴マップ,顕著性マップと顕著性マップを得るために計算し,正規化した。交通標識を含む候補領域は,自己組織化マップニューラルネットワークとk-平均アルゴリズムで決定した。実験結果は,この方法が顕著な目標を強調し,バックグラウンドを効果的に抑制し,自然情景における交通標識を正確に検出できることを示した。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： アルゴリズム ,  正規化 ,  *交通標識 ,  自己組織化特徴マップ ,  *計算モデル ,  ニューラルネットワーク
準シソーラス用語： 顕著性マップ ,  特徴マップ ,  色情報 ,  視覚的注意 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (2件)： 交通標識 ,  計算モデル