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J-GLOBAL ID：201802273958966379   整理番号：18A0407349

自己合成された特徴学習CNNベースを用いた自動ナンバープレート認識【Powered by NICT】

Automatic number plate recognition using CNN based self synthesized feature learning

著者 (4件)： Mondal Madhusree (Department of Electrical and Mechanical Engineering, Techno India College of Technology (TICT), Kolkata, India) ,  Mondal Parmita (Department of Electrical and Mechanical Engineering, Techno India College of Technology (TICT), Kolkata, India) ,  Saha Nilendu (Department of Electrical and Mechanical Engineering, Techno India College of Technology (TICT), Kolkata, India) ,  Chattopadhyay Paramita (Department of Electrical Engineering, Indian Institute of Engineering Science and Technology, Kolkata, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CALCON  ページ： 378-381  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 今日の画像中心世界で画像処理することは,種々の現実応用のための注目の的となっている。自動車窃盗から乗り出し,制限された広がりを違反への交通ルールを,画像処理は,これらの過誤に研削停止に確信を与えた。畳込みニューラルネットワーク(CNN)の特徴学習能力に触発されて,優れた研究は畳込みニューラルネットワーク(CNN)のによって達成される自動車段数画像の検出と認識である。ナンバープレート画像はカメラで入手できる。CNNの自己合成特徴である非常に低い訓練サイズでも90%のかなり高い精度でナンバープレートからの車両の状態を認識することができた。CNNは歪んだ,傾斜および照射データセットでもそのロバスト性を証明した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 自動車 ,  画像処理 ,  カメラ ,  ロバスト性 ,  研削 ,  画像 ,  *学習
準シソーラス用語： 学習能力 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  *ナンバープレート , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 自己 ,  学習 ,  CNN ,  ナンバー