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한국자동차공학회 한국자동차공학회 춘 추계 학술대회 논문집 한국자동차공학회 2001년 추계학술대회논문집 1호
발행연도
2001.11
수록면
647 - 652 (6page)

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This paper presents an MLP(Multi Layered Perception)-based image understanding algorithm to determine whether or not the image is corrupted by factors of noise in terms of the detection of lane marks. Such images in which lane marks are invisible even by human eye do not guarantee to provide a reliable lane-related information. For the MLP, the noisiness of image is set to three categories like "clear", "vague" and "non-clear", and the input vector to the MLP is obtained from an EDF(Edge Distribution Function). After training by back propagation rule, the MLP classifies an input image into one of three classes. The proposed algorithm is implemented to prove the performance with real images of road scene.

목차

ABSTRACT

1. 서론

2. 시스템 구성

3. 실험

4. 실험 결과

5. 결론

참고문헌

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