본 논문에서 지능형 안전 자동차 시스템을 위해 연산량를 줄인 속도 제한 표지판 실시간 인식 방법을 제안한다. 제안된 방법은 관심영역의 전체 픽셀 정보를 특징으로 사용한 기존 방법의 큰 연산량을 줄이기 위해 적은 수의 DCT 계수를 선택하고, 격자구조로 분할된 영상에 대해 Block-DCT를 이용하여 산술 연산을 효과적으로 줄였다. 제안된 알고리듬은 연산량을 줄이기 위해 제안된 상관계수와 분산을 이용한 판별식에 따라 DCT 계수를 선택하고 이를 선형 판별법과 Mahalanobis Distance를 이용하여 속도 제한 표지판을 인식한다. 인식 성능을 높이기 위해 연속 프레임의 누적 분류 결과를 사용한다. 실험 결과 연속된 프레임에 대하여 100.0 %의 인식률을 보이며 기존 방식 대비 곱셈 연산량은 69.3 %, 덧셈은 67.9 % 감소를 확인할 수 있었다.
This paper proposes a real-time algorithm for speed limit sign recognition for advanced safety vehicle system. The proposed algorithm uses Block-DCT in extracting features from a given ROI(Region Of Interest) instead of using entire pixel values as in previous works. The proposed algorithm chooses parts of the DCT coefficients according to the proposed discriminant factor, uses correlation coefficients and variances among ROIs from training samples to reduce amount of arithmetic operations without performance degradation in classification process. The algorithm recognizes the speed limit signs using the information obtained during training process by calculating LDA and Mahalanobis Distance. To increase the hit rate of recognition, it uses accumulated classification results computed for a sequence of frames. Experimental results show that the hit rate of recognition for sequential frames reaches up to 100 %. When compared with previous works, numbers of multiply and add operations are reduced by 69.3 % and 67.9 %, respectively. Start after striking space key 2 times.
