HMMを用いた走行車両のロバストな車体色識別(テーマセッション(1))(ユビキタスコンピューティングのためのパターン認識・理解)
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概要
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本論文では,時間変動,天候変動を伴う複雑な映像シーケンスから,移動中の車の車体色を自動的に識別するための, HMM(Hidden Markov Model)を用いた学習・認識手法を提案する.映像中に3つの矩形領域を設け,その領域の天候に応じたR,G,Bの輝度値の平均の時系列データと車体色の対応を教師付きで学習し,実際の道路映像信号を解釈して,道路の状況と車体色を解釈して,記号表現するものである.実際に,同一場所での雨天日,晴天日において,道路を斜め上方から撮影した映像(30fps)を用いて,3種類の色の判定(黒,白,シルバー)を行った.矩形領域のR,G,Bの数と形状を変化させながら行い,認識結果を比較した.車高程度に矩形領域を縦方向に3個並べた場合に雨天,晴天に関わらず道路状況判定が最も正確に行えた.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2004-03-11
著者
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