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J-GLOBAL ID:201802275305186856   整理番号:18A1236791

多重構造とした畳み込みニューラルネットワークによる劣化したナンバープレート画像の平仮名認識

Hiragana Recognition of Degraded License Plate Images by Multistrcuture Convolutional Neural Network
著者 (5件):
資料名:
巻: 22  号:ページ: 121-134(J-STAGE)  発行年: 2018年 
JST資料番号: U0425A  ISSN: 1880-1013  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)
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筆者らは,犯罪捜査のためにセキュリティカメラで捕捉したナンバープレート画像を著しく劣化させた平仮名認識のための多構造畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を提案した。提案した多構造CNNは,認識性能を改善するため多重解像度画像を処理することによって従来のCNNでは使用できない最適解像度画像の使用を可能にした。多くの場合,唯一の候補で実用レベルの正解率を達成することは現実的ではないため,犯罪調査のためのナンバープレート文字認識を著しく低下させた複数の候補が認められることが多い。犯罪捜査の実際のレベル認識精度の一般的な基準は,2番目の候補までを許容することによって,この方法が90%の正解率を達成するかどうかである。一般に,劣化推定が不正確でCNNが最適化されていない場合,CNNの認識精度は低下する。CNNが最適化されていないという条件の下で,提案した多構造CNNは,従来のCNNがその性能を達成できないのに対し,実用レベルの認識性能を達成することができた。(翻訳著者抄録)
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分類 (2件):
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図形・画像処理一般  ,  人工知能 
引用文献 (13件):
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