情報処理学会 第77回全国大会講演要旨

視覚障碍者のために、歩行者用信号の有無および状態を認識し通知するシステム
の研究が行われているが、単独画像から認識する方法では、障害物が写り込んで
いたり、信号機と同様の色彩の物体が存在する場合は認識が困難となる。
そこで動画像からHaar-Like特徴を用いた機械学習の分類器を用いて信号機を検
出、信号の状態を判別する方法を試みた。検出ミスが起きた場合は、前フレーム
の検出位置の周囲をテンプレートマッチングにより検出を行う。
さらに、数フレームに渡って検出が出来なかった場合は、Optical Flowを利用し
て画像の移動量を計算し、位置合わせを行った後に信号機の判別を行う。
この方法により、実時間で約95%の認識率を得ることができた。