画像認識による煙の検出のための特徴量に関する検討

摘要

We study feature values for the detection of smoke using image recognition. In a previous work, feature values based on statistics and differential values are extracted from a time sequence of grayscale (luminance) images. In this paper, we apply this feature values to the color components of both an input image and its edge image. Then, by simulation we find the best combination of feature values. In addition, we study parameters of SVM which provide better performance in recognition.%撮像装置によって得た画像から，画像認識を用いて煙を検出する手法のための特徴量に関して検討する．本稿では，先行研究において提案されている，輝度画像を用いた統計量と微分値に基づく特徴量を，画像及びエッジ画像の色成分に対して適用する．その上で，最も良い認識率を与える特徴量の組み合わせを明らかにする．さらに，提案手法に適したサポートベクターマシンのパラメータについて検討する．