文献

J-GLOBAL ID：201802240394516770   整理番号：18A0691805

辞書学習に基づくファジィナンバープレートの中国語文字認識【JST・京大機械翻訳】

Chinese Character Recognition in Fuzzy Vehicle Plate Based on Dictionary Learning

著者 (4件)： Lv Hao (南京郵電大学 図像処理与図像通信江蘇省重点実験室,江蘇 南京,210003) ,  Liu Feng (南京郵電大学 図像処理与図像通信江蘇省重点実験室,江蘇 南京,210003) ,  Gan Zongliang (南京郵電大学 図像処理与図像通信江蘇省重点実験室,江蘇 南京,210003) ,  Mai Yuanling (視頻図像智能分析与応用公安部重点実験室,广東 广州,510000)
資料名： Jisuanji Jishu yu Fazhan  (Jisuanji Jishu yu Fazhan)
巻： 27  号： 11  ページ： 75-78  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3602A  ISSN： 1673-629X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： ナンバープレート認識技術は非常に成熟した技術である。しかし、ナンバープレートの中の中国語文字は比較的に複雑で、位置が比較的に偏って撮影条件が制限されるため、得られたナンバープレートの中国語文字画像の品質が良くなく、認識が難しく、ナンバープレート識別作業、特にナンバープレートの中国語文字認識に困難をもたらしている。本論文では,中国語文字の特徴を抽出し,異なる角度から中国語文字抽出の特徴を抽出するために,3つの辞書学習モデルを訓練し,3つの辞書学習モデルを用いて,中国語文字の特徴を抽出するために,3つの辞書学習モデルを訓練した。最後に,3種類の残差情報を形成し,3種類の残差情報をSoftmaxによって統合し,最終的に認識結果を得た。実際の試験結果により,本論文では,識別能力を有するより良い判別モデルに基づく辞書モデルを提案し,3つの異なる辞書学習モデルを用いて,中国語文字の特徴抽出を行い,伝統的中国語認識法と比較した。この方法はファジィナンバープレートの中国語文字に対して良好な認識効果がある。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 残差 ,  品質 ,  *中国語 ,  特徴抽出 ,  *文字認識
準シソーラス用語： 文字画像 ,  *ナンバープレート , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Chinese character recognition ,  dictionary learning ,  principal component analysis ,  Softmax regression

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 辞書学習 ,  ファジィ ,  ナンバー ,  中国語 ,  文字認識