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J-GLOBAL ID：201802258289786919   整理番号：18A0537285

エッジ検出と固有顔を用いた交通標識の認識:色相に基づくカラー事前分類を伴う場合と伴わない場合の比較【Powered by NICT】

Traffic sign recognition using edge detection and eigen-face: Comparison between with and without color pre-classification based on Hue

著者 (3件)： Fitriyah Hurriyatul (Dept. of Computer Engineering, University of Brawijaya, Malang, Indonesia) ,  Widasari Edita Rosana (Dept. of Computer Engineering, University of Brawijaya, Malang, Indonesia) ,  Setyawan Gembong Edhi (Dept. of Computer Engineering, University of Brawijaya, Malang, Indonesia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： SIET  ページ： 155-158  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： 最も交通標識認識アルゴリズムは,テンプレートを用いた検出符号を比較したテンプレートマッチングを利用した。この方法に関する研究は優れた認識精度を示した。それにもかかわらず,多数のテンプレートを貯蔵するためテンプレートマッチングは,メモリ使用量の観点からシステムを増大させる。固有顔は顔を認識するために起因する基本的な方法である。システムはのみに関連する固有顔画像と重みを貯蔵する必要があるので効率的で実用的である。本論文では,固有顔アルゴリズムを用いた交通標識認識を開発した。RGB画像を使用することの代わりに,学習はエッジを利用した。黄色,赤色および青色と追加ブラック記号から変化する色強度と比較してより顕著な特徴である。テンプレートの徴候は初回のグレースケール強度に変換した。その端部が共通のSobel近似を用いて検出し,次に1行列に連結した。マトリックスの共分散の固有値と固有ベクトルを計算した。このアルゴリズムでは,最大固有ベクトルは固有顔画像として選択し,予測した。各道路標識を認識に利用できることを固有顔画像と関連したユニークな量を持っていた。本報では,中央値色相に基づく色分類前せずに各符号の重みを分散させ,異なるどのように比較した。カラー事前分類による認識は型内ではあるが,低い量の視差道路標識の各形式の間のより明瞭な量の差異を示した。Copyright 2018 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 ,  画像 ,  *交通標識 ,  道路標識 ,  近似法 ,  共分散 ,  グレースケール ,  *エッジ検出 ,  固有値 ,  *色相 ,  固有ベクトル
準シソーラス用語： 認識精度 ,  テンプレートマッチング ,  認識アルゴリズム ,  *固有顔 , 【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 (6件)： エッジ検出 ,  固有顔 ,  交通標識 ,  色相 ,  カラー ,  分類