HMMを用いた走行車両のロバストな車体色識別

摘要

本論文では，時間変動，天候変動を伴う複雑な映像シーケンスから，移動中の車の車体色を自動的に識別するための，HMM(Hidden Markov Model) を用いた学習·認識手法を提案する。 映像中に3つの矩形領域を設け，その領域の天候に応じたR，G，Bの輝度値の平均の時系列データと車体色の対応を教師付きで学習し．実際の道路映像信号を解釈して，道路の状況と車体色を解釈して，記号表現するものである。 実際に，同一場所での雨天日，晴天日において，道路を斜め上方から繚影した映像(30fps) を用いて，3種類の色の判定（黒，白，シルバー）を行った。 矩形領域のR'G，Bの数と形状を変化させながら行い，認識結果を比較した。 車高程度に矩形領域を縦方向に3個並べた場合に雨天，晴天に関わらず道路状況判定が最も正確に行えた。