車載カメラ画像を使った運転者支援のひとつに，交通信号認識が挙げられる．交通信号機の灯火部分を検出対象とした認識手法では，輝度の高い物体の色情報の損失によって灯火の円形特徴を正確に抽出することが困難である．そのため，特に日中撮影された画像から灯火を検出する際の認識率向上が課題とされていた．そこで本稿では，灯火の検出に加えて信号機テンプレートを用いたマッチングを行うことで，精度の良い交通信号認識手法を提案する．更に，検出した信号機をKalman Filterを用いて追跡することで，動画像の連続するフレームにおいて交通信号の情報を逐次得ることができる．信号機の見え方は，灯火の点灯や車両から信号機までの距離によって異なるため，複数のテンプレートを用いてマッチンダを行い，それらの一致度を比較した．最後に，車載カメラから得られた動画像を用いて実験を行い，本手法の有効性を示す．%Although the recognition of traffic signal is vital importance both in current and advanced automobile society, development or research concerning its recognition are still limited among various activities in Intelligent Transport System(ITS). In this paper, we propose a computer vision based technique for recognizing traffic signal from on-board captured image stream. In our system, traffic signals are detected by template matching with several size adjustable templates, and detected signals are maintained through successive image frames by Kalman filtering.
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