@article{oai:nagoya.repo.nii.ac.jp:00013067,
 author = {道満, 恵介 and 出口, 大輔 and 高橋, 友和 and 目加田, 慶人 and 井手, 一郎 and 村瀬, 洋 and DOMAN, Keisuke and DEGUCHI, Daisuke and TAKAHASHI, Tomokazu and MEKADA, Yoshito and IDE, Ichiro and MURASE, Hiroshi},
 issue = {8},
 journal = {電子情報通信学会論文誌. D, 情報・システム},
 month = {Aug},
 note = {環境変化に対してロバストかつ高速な物体検出を可能とする識別器として，Violaらが提案したカスケード型識別器がある．これを用いて様々な環境下に存在する道路標識を高精度に検出するためには，多様な見えの変動を含んだ大量の標識画像を用いて識別器の学習を行う必要がある．しかしながら，多様な見えの変動をバランスよく含んだ大量の標識画像を手作業で収集するには多大なコストがかかる．そのため，本研究では生成型学習を用いてカスケード型識別器を構築することを考える．これまでにも生成型学習を用いて識別器を構築する手法は提案されているが，形状やテクスチャの変動のみが考慮されており，色の変動は考慮されていない．そこで本論文では，形状やテクスチャの変動に加えて色の変動も考慮し，より高い検出性能をもったカスケード型識別器を構築する手法を提案する．車載カメラ映像を用いた道路標識の検出実験の結果，本論文で提案する色の変動を考慮する生成型学習により，従来よりも高い検出性能をもつカスケード型識別器が構築できることを確認した．},
 pages = {1375--1385},
 title = {色変動を考慮した生成型学習法による道路標識検出器の構築},
 volume = {J93-D},
 year = {2010}
}