지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2015.10
- 수록면
- 173 - 176 (4page)
이용수
이 논문의 연구 히스토리 (2)
2015
Proposing a GPU based Modified Fuzzy Nearest Neighbor Rule for Traffic Sign Detection
Peyman Hosseinzadeh Kassani
,
Junhyuk Hyun
,
Euntai Kim
제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집
2015.10
학술대회자료
Developing a Modified Fuzzy Nearest Neighbor Rule for Pattern Classification
Peyman Hosseinzadeh Kassani
,
Junhyuk Hyun
,
Euntai Kim
한국지능시스템학회 학술발표 논문집
2015.04
학술대회자료
- 이 논문의 후속연구가 궁금하신가요?
- 연관 학술논문 또는 학술발표를 통해 보다 발전된 연구결과를 확인하실 수 있습니다.
- 이 논문의 연구 히스토리 확인하기
초록· 키워드
오류제보하기
The purpose of this study is introducing a graphical process unit (GPU) implementation of a modified fuzzy nearest neighbor rule useful for traffic sign detection (TSD). The new method tries to detect road signs using color information in order to locate regions of interest. The candidate regions of interest are obtained by color information. Afterward, candidate regions are used for making histogram of oriented gradient (HOG) feature. Finally, the features are fed into the GPU-based modified fuzzy nearest neighbor in order to detect traffic signs. The proposed rule modifies the way for fuzzification of query sample in terms of distances while the conventional fuzzy nearest neighbor (FNN) doesn’t care distance of local neighbors. The accuracy of the proposed method is compared with the state of the arts k-nearest neighbor (k-NN), FNN and support vector machine algorithms on the challenging German traffic sign detection benchmark (GTSDB) data set. Results indicate that the modified rule achieves good accuracy and is competitive compared to others.
목차
Abstract
1. INTRODUCTION
2. RELATED WORK
3. TRAFFIC SIGN DETECTION PIPELINE
4. RESULTS
5. CONCLUSIONS
REFERENCES
참고문헌 (0)
참고문헌 신청함께 읽어보면 좋을 논문
논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!
-
Developing a Modified Fuzzy Nearest Neighbor Rule for Pattern Classification
한국지능시스템학회 학술발표 논문집
2015 .04
-
K-Nearest Neighbors 기반의 분류 근거 시각화 도구
한국정보과학회 학술발표논문집
2019 .12
-
Development of Machine Learning Model to Predict Each Room’s CO₂ Concentration for Apartments’ Ventilation Systems
한국태양에너지학회 학술대회논문집
2022 .10
-
K-nearest Neighbor Classifier Algorithm For Uncertain Data In Feature Space
대한산업공학회 추계학술대회 논문집
2022 .11
-
최근접 이웃을 찾기위한 적극적 탐색
한국정보과학회 학술발표논문집
2019 .12
-
자율주행 차량을 위한 교통표지판 인식 및 RANSAC 기반의 모션예측을 통한 추적
제어로봇시스템학회 논문지
2016 .02
-
Simple Yet Effective Two-Stage Speed Traffic Sign Recognition for Robust Vehicle Environments
ITC-CSCC :International Technical Conference on Circuits Systems, Computers and Communications
2015 .06
-
Stacked Autoencoder를 이용한 특징 추출 기반 Fuzzy k-Nearest Neighbors 패턴 분류기 설계
전기학회논문지
2015 .01
-
Improvement of traffic sign recognition by accurate ROI refinement
제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집
2015 .10
-
Adjusted k-nearest neighbor algorithm : Application on forecasting the ship accident in South Korea
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology (JAMET)
2018 .02
-
An Approach of Dimension Reduction in k-Nearest Neighbor Based Short-term Load Forecasting
멀티미디어학회논문지
2017 .09
-
거리 정보 융합을 이용한 K-Nearest Neighbor 규칙
한국지능시스템학회 논문지
2018 .04
-
사용자 이동성을 고려한 효율적인 k-최근접 질의 처리 기법
한국정보과학회 학술발표논문집
2016 .06
-
BIM Mesh reduction algorithm using k-nearest neighbors for Augmented Reality visualization
대한토목학회 학술대회
2021 .10
-
Face recognition using local binary patterns and K-Nearest Neighbors
한국정보과학회 학술발표논문집
2018 .06
-
Ko-kNN-LM: K-Nearest Neighbor를 이용한 문장 생성 강화된 언어모델
한국정보과학회 학술발표논문집
2022 .12
-
New Method of Internal Type-2 Fuzzy-Based CNN for Image Classification
INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGENT SYSTEMS
2020 .12
-
Lightweight Traffic Sign Recognition Algorithm based on Cascaded CNN
제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집
2019 .10
-
Development of Photovoltaic Failure Detection Model Using k-Nearest Neighbors Algorithm
대한전기학회 학술대회 논문집
2018 .07
-
K-Nearest Neighbor Classifier for Uncertain Data in Feature Space
Industrial Engineering & Management Systems
2023 .12
이 논문의 저자 정보
최근 본 자료
댓글(0)
0
UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2016-569-001910808