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

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タイトル別名
  • イロ ヘンドウ オ コウリョ シタ セイセイガタ ガクシュウホウ ニ ヨル ドウロ ヒョウシキ ケンシュツキ ノ コウチク
  • Construction of a Traffic Sign Detector Using Generative Learning Method Considering Color Variation

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抄録

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.

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