This paper presents the preliminary results of the application of a saliency-based attention mechanism to the problem of traffic sign recognition. This attention mechanism implements a Saliency Map that is constructed from three image characteristics: intensities, colors and orientations. These characteristics are extracted, and representd by a Gaussian Pyramid (for intensities an colors) and by a Steerable Pyramid (for orientations). Subtraction between pyramid leves produces feature maps that are combined to form the Saliency Map. This map is used to guide the selection of the most interesting regions and an inhibition mask is used to prevent repeteadly analysing a same image region. The attention mechanism constitutes the Detection Module of a traffic sign recognition system. Results have shown that the attention mechanism allowed a drastic reduction in the number of points to be analysed in each image frame.

Este artigo apresenta os resultados preliminares da aplicação de un mecanismo de atenção visual ao problema do reconhecimiento de sinais de tráfego. Este mecanismo implementa um Mapa de saliência que é construido a partir de três caracteristicas de imagem: intensidades, cores e orientações. Estas caracteristicas são extraidas e representadas por uma Pirâmide Gaussiana (para intensidades e cores) e por uma Pirâmide Direcional (para orientações). Subtração entre os niveis da pirâmide produz mapas de caracteristicas que são combinadas para formar o Mapa de Saliência. Este mapa é usado para guiar a seleção das regiões de maior interesse e uma máscara de inhibição é usada para impedir que uma região seja analisada mais de uma vez. O mecanismo de atenção apresentado nestre trabalho constitui o Módulo de Detecção de um sistema de reconhecimiento de placas de sinalização. Os resultados mostraram que o mecanismo de atenção permitiu uma drástica redução no número de pontos a seram analisados em cada imagem.