Traffic Sign Recognition Using Color Information and Neural Networks

색상정보와 신경회로망을 이용한 교통 표지판 검출

교통 표지판은 안전하고 효율적인 주행을 위해 운전자에게 여러 가지 정보를 제공한다. 따라서 교통 표지판의 자동인식은 자동운전이나 안전운전 시스템 등에 중요하게 사용될 수 있다. 본 논문은 영상에서 나타난 여러 가지 도로시설물 중 교통 표지판을 인식하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 교통 표지판이 가지고 있는 색상, 밝기, 형태 등의 정보를 이용하여 교통 표지판을 자동으로 인식한다. 일반적인 영상처리에서는 RGB 색상 공간의 처리는 간단하지만 날씨나 조명 상태의 변화에 민감하므로 본 논문에서는 색상과 채도에서 컬러 인지력이 높은 HSI 공간을 활용하여 주변 환경의 영향을 줄였다. 또한 고속 인식을 위하여 영상 모멘트 템플릿 정합을 사용하여 신경 회로망을 구성하였다.