ABRICOM

Performance Evaluation of Different Machine Learning Techniques With Stereo Vision Used to Road Detection Task

Home  >>  Events  >>  X BRAZILIAN CONGRESS ON COMPUTATIONAL INTELLIGENCE – CBIC 2011  >>  Performance Evaluation of Different Machine Learning Techniques With Stereo Vision Used to Road Detection Task

Title: Performance Evaluation of Different Machine Learning Techniques With Stereo Vision Used to Road Detection Task

Authors: Shinzato, Patrick Y.; Mendes, Caio; Osorio, Fernando; Wolf, Denis F.

Abstract: Reconhecimento de estrada usando informação visual é uma habilidade importante para a navegação autônoma em ambientes urbanos. Devido à isso, um grande número de abordagens de reconhecimento visual de estrada foram propostos na literatura nas útimas três décadas. Este artigo propõe um método de reconhecimento de estrada utilizando informação de profundidade, obtida por uma câmera estéreo, junto com outros atributos baseados em cor. Vários atributos foram avaliados com ajuda de métodos de seleção e os subconjuntos resultantes foram uilizados para avaliarmos diversas técnicas de aprendizado de máquina na tarefa de classificação. Nós utilizamos média, entropia e energia de RGB, HSV, YCbCr e RGB normalizado além da média da disparidade como atributos de entrada dos métodos de aprendizado de máquina. Testes experimentais foram executados em várias situações a fim de validar a abordagem proposta.

Keywords: Visão Computacional; Seleção de Atributos; Aprendizado de Máquina; Naive Bayes; Árvore de Decisão; Redes Neurais Artificiais

Pages: 8

DOI: 10.21528/CBIC2011-34.2

Paper as PDF: st_34.2.pdf

BibTex file: st_34.2.bib