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J-GLOBAL ID：201802267186737282   整理番号：18A0171788

Retinexモデルにおけるサポートベクター回帰を用いた劣化ナンバープレート画像の輝度値補正手法と文字認識への応用

Luminance Value Modification of Degraded License Plate Images Using Support Vector Regression in Retinex Model and Its Application to Character Recognition

著者 (5件)： 辻広生 (滋賀県警察本部 科学捜査研) ,  辻広生 (立命館大 大学院理工学研究科) ,  福水洋平 (立命館大 大学院理工学研究科) ,  道関隆国 (立命館大 大学院理工学研究科) ,  山内寛紀 (立命館大 大学院理工学研究科)
資料名： 画像電子学会誌(CD-ROM)  (Journal of the IIEEJ (CD-ROM))
巻： 46  号： 4  ページ： 510-521  発行年： 2017年10月30日 
JST資料番号： S0815B  ISSN： 2186-716X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 防犯カメラにより撮影された顕著な照明光成分の偏りを有する複合劣化ナンバープレート画像の文字認識精度を改善し,かつ人の視覚特性にも適合する輝度値補正手法が求められている。この要求に沿った輝度値補正を行うため,サポートベクター回帰をRetinexモデルにおいて適用する手法を提案する。提案手法は,顕著な照明光成分の偏りに対応するためサポートベクター回帰を用いて従来のRetinex処理よりも正確に照明光成分を推定し輝度値補正精度を改善する。提案手法の有効性を確認するため,実写画像に複合劣化を付与した画像を実験用画像とし,正規化相互相関による劣化文字認識精度実験を行った結果,提案手法における正答率は従来のRetinex処理における正答率よりも最大で約39パーセント高い値となった。また提案手法を適用した画像は従来のRetinex処理を適用した画像よりもHaloが低減し,提案手法は,少なくともHaloの観点で従来のRetinex処理よりも視覚的に自然な画像を復元した。さらに実環境で撮影された防犯カメラ画像を対象とした場合においても提案手法は従来のRetinex処理よりも優位性があることを確認した。また輝度値補正手法を畳み込みニューラルネットワークによる文字認識に応用した場合においても提案手法は従来のRetinex処理よりも有効であることがわかった。(著者抄録)

シソーラス用語： ホメオスタシス ,  生体モデル ,  サポートベクトルマシン ,  回帰分析 ,  劣化 ,  *自動車艤装 ,  *輝度 ,  *画像補正 ,  *文字認識 ,  照明 ,  相関 ,  光学画像 ,  画像強調 ,  パターンマッチング
準シソーラス用語： Retinex理論 ,  サポートベクター回帰 ,  テンプレートマッチング ,  *ナンバープレート ,  ハロー ,  正規化相互相関

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (8件)： retinex ,  モデル ,  サポートベクター回帰 ,  ナンバー ,  輝度値 ,  手法 ,  文字認識 ,  応用