Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)

  • 2007.05a
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  • Pages.305-308
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  • 2007
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  • 2005-0011(pISSN)
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  • 2671-7298(eISSN)
Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
권호 표지

Traffic Sign Recognition Using Color Information and Neural Network with Multi-layer Perceptron

컬러정보와 다층퍼셉트론 신경망을 이용한 교통표지판 인식

  • Bang, Gul-Won (Dept of Software Engineering, Chonnam National University) ;
  • Kang, Dea-Yook (Dept of Computer Science, Chonnam National University) ;
  • Kim, Byung-Ki (Dept of Computer Science, Chonnam National University) ;
  • Cho, Wan-Hyun (Dept of Informational Statistics, Chonnam National University)
  • 방걸원 (전남대학교 소프트웨어공학과) ;
  • 강대욱 (전남대학교 전산학과) ;
  • 김병기 (전남대학교 전산학과) ;
  • 조완현 (전남대학교 정보통계학과)
  • Published : 2007.05.11
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Abstract

본 논문은 교통표지판을 자동으로 인식하는 방법에 관한 연구로 기존의 교통표지판 인식시스템에서는 인식하는데 걸리는 시간이 길고 잡음환경에서 인식률이 저하되며 변경된 교통표지판은 인식하지 못하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이와 같은 문제점을 해결하기위해 컬러정보를 이용하여 교통표지판 영역을 추출하고 추출된 이미지를 인식하는데 다층퍼셉트론 신경망 알고리즘을 적용하여 교통표지판 인식시스템을 제안한다. 제안된 방법은 교통표지판의 컬러를 분석하여 영상에서 교통표지판 영역을 추출한다. 영역을 추출하는 방법은 RGB 컬러 공간으로부터 YUV, YIQ, CMYK 컬러 공간이 가지는 특성을 이용한다. 형태처리는 교통표지판의 기하학적 특성을 이용하여 군집화한다. 교통표지판 인식은 학습이 가능한 다층퍼셉트론의 오류역전파알고리즘을 적용하여 인식한다. 다층퍼셉트론 신경망 알고리즘은 패턴인식 분야에서 우수한 성능이 입증 되었다.

Keywords