Título: Classificação de Sinais de Trânsito Usando Otimização por Colmeias e Random Forest
Autores: Silva, J. C.; Farias, F. C.; Lima, V. C. F.; Silva, V. L. B.; Seijas, L. M.; Bastos-Filho, C. J. A.
Resumo: Sinais de trânsito são de grande importância para organização da sociedade e o reconhecimento automático destes sinais está se apresentando como uma excelente ferramenta para diversas aplicações, principalmente em robótica, automação e tecnologias assistivas. Neste artigo, é apresentada uma proposta para resolver o problema de classificação de sinais de trânsito, em que as mascaras para extração de características foram obtidas usando-se o algoritmo de Otimização por colmeias (ABC) e o processo de classificação é realizado usando Random Forest. A abordagem apresenta custo computacional mais baixo do que as abordagens apresentadas no estado da arte. Experimentos preliminares em uma base de dados alemã mostram que os resultados são promissores.
Palavras-chave: Classificação; Sinais de trânsito; Otimização por colmeias; Random Forest
Páginas: 6
Código DOI: 10.21528/CBIC2015-166
Artigo em pdf: cbic2015_submission_166.pdf
Arquivo BibTeX: cbic2015_submission_166.bib