高精度な道路標識検出器構築のための重み付き投票型Co-training手法の提案

摘要

近年，運転支援を目的として，車載カメラ映像から道路標識を検出·認識する研究が広く行われている．しかし，安定して高い検出性能が得られる道路標識検出器の構築には，設置位置や経年劣化，照明の変動などの多様な見えの変化をバランス良く含んだ大量の道路標識画像を学習サンプルとして用意し，これらを用いて道路標識検出器を構築する必要がある．提案手法では，Co-training手法に重み付き投票によるラベル付与方法を導入することにより，学習サンプルの効率的な収集を実現する．これにより，有効な識別器を適切に選択しながら，車載カメラ映像中から学習サンプルを自動的に収集する．そして，収集した多様な学習サンプルを用いて道路標識検出器を構築することにより，道路標識の検出精度向上を目指す．評価実験では，提案手法によりF値が0.628の初期検出器から最大でF値が0.841の道路標識検出器が構築可能であることを確認した．