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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2013.7
- 수록면
- 743 - 746 (4page)
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In this paper, we exploit the real time sign detection system in subway station for sign recognition that one of the important factors of walking assistance system. This paper suggest the adaptive feature map that can be robustly extract the sign region from complex environment with light and noises. And recognize a sign using fast zernike moment features which is invariant under translation, rotation during walking. We considered three types of signs as arrow, restroom, and exit number and perform the training and recognizing steps through adaboost classifier. The experimental results prove that our method can be suitable and stable for real-time system through yields on the average 87.16% stable detection rate and 20 frame/sec of operation time for three types of signs in 5000 images of sign database.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 제안하는 방법
Ⅲ. 실험결과
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2014-560-002401230