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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.11
- 수록면
- 1,630 - 1,636 (7page)
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현재 교통 표지판 인식 기법들은 다양한 날씨, 빛의 변화 등과 같은 외부환경 뿐만 아니라 교통 표지판이 일부 훼손된 경우에는 인식 성능이 저하되는 경우가 발생한다.
따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위하여 홉필드 네트워크와 퍼지 Max-Min 신경망을 이용하여 손상된 교통 표지판의 인식 성능을 개선하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 손상된 교통 표지판에서 특징들을 분석한 후, 그 특징들을 학습 패턴으로 구성하여 퍼지 Max-Min 신경망에 적용하여 1차적으로 교통 표지판의 특징을 분류한다. 1차적 분류된 특징이 있는 학습 영상들을 홉필드 네트워크에 적용하여 손상된 특징을 복원한다. 홉필드 네트워크를 적용하여 복원된 교통 표지판의 특징들을 다시 퍼지 Max-Min 신경망에 적용하여 최종적으로 손상된 교통표지판을 분류하고 인식한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위하여 손상된 정도가 다른 다양한 교통 표지판 8개를 적용하여 실험한 결과, 제안된 방법이 퍼지 Max-Min 신경망에 비해 평균적으로 38.76%의 분류 성능이 개선되었다.
따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위하여 홉필드 네트워크와 퍼지 Max-Min 신경망을 이용하여 손상된 교통 표지판의 인식 성능을 개선하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 손상된 교통 표지판에서 특징들을 분석한 후, 그 특징들을 학습 패턴으로 구성하여 퍼지 Max-Min 신경망에 적용하여 1차적으로 교통 표지판의 특징을 분류한다. 1차적 분류된 특징이 있는 학습 영상들을 홉필드 네트워크에 적용하여 손상된 특징을 복원한다. 홉필드 네트워크를 적용하여 복원된 교통 표지판의 특징들을 다시 퍼지 Max-Min 신경망에 적용하여 최종적으로 손상된 교통표지판을 분류하고 인식한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위하여 손상된 정도가 다른 다양한 교통 표지판 8개를 적용하여 실험한 결과, 제안된 방법이 퍼지 Max-Min 신경망에 비해 평균적으로 38.76%의 분류 성능이 개선되었다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 제안된 손상된 교통 표지판 인식
Ⅲ. 실험 및 결과 분석
Ⅳ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (9)
참고문헌 신청
B. S. Chu, “Impact of Visual Performance on Recognition of Road and Traffic Sign,” Journal of Korean Society of Transportation, vol. 29 no. 1, pp. 48-56, Feb. 2011.
G. W. Bang, D. W. Kang, and W. H. Cho, “Traffic Sign Recognition Using Color Information and Error Back Propagation Algorithm,” The KIPS Transactions : Part D, vol. 14-D, no. 7, pp. 809-818, Dec. 2007.
J. T. Oh, H. W. Kwak, and W. H. Kim, “Recognition of Traffic Signs using Wavelet Transform and Shape Information,” Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers, vol. 41, no. 5, pp. 125-134, Sep. 2004.
S. Ren, K. He, R. Girshick, and J. Sun, "Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks," IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 15, no. 6, pp. 1137-1149, Jun. 2017.
J. Dai, Y. Li, K. He, and J. Sun, "R-FCN: Object Detection via Region-based Fully Convolutional Networks," in Proceedings of the 30th International Conference on Neural Information Processing Systems, Barcelona, Spain, vol. 29, pp. 379-387, 2016.
G. W. Bang, D. W. Kang, and W. H. Cho, “Traffic Sign Recognition Using Color Information and Error Back Propagation Algorithm,” The KIPS Transactions : Part D, vol. 14-D, no. 7, pp. 809-818, Dec. 2007.
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