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J-GLOBAL ID：201802283291718915   整理番号：18A1268315

ナンバープレート超解像再構成と識別【JST・京大機械翻訳】

License Plate Super-Resolution Reconstruction and Recognition

著者 (2件)： Ceng Chao (四川大学電子信息学院,成都,610065) ,  Chen Yu (四川大学電子信息学院,成都,610065)
資料名： Jisuanji Celiang yu Kongzhi  (Jisuanji Celiang yu Kongzhi)
巻： 26  号： 3  ページ： 244-249  発行年： 2018年 
JST資料番号： C3592A  ISSN： 1671-4598  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： 画像中の高速かつ正確にナンバープレートを認識するため、画像超解像技術を結合したナンバープレート識別方案を提案した。ナンバープレート画像は明らかな特定のパターン特徴を持ち、具体的な文字コードのみが異なる。従って,ナンバープレート画像は超解像再構成に適している。提案されたシステムは,主にナンバープレート検出,ナンバープレート超解像再構成,文字セグメンテーション,文字認識などのモジュールから成る。エッジ,色,および最大安定極値領域に基づく3種類のナンバープレート検出戦略を,並列プログラミング方式によって,候補ナンバープレートの検出のために,統合的に,用いた。。.................................サポートベクトルマシン(SVM)分類装置を,正負サンプルによって訓練した。分類装置モデルを得た後に,候補ナンバープレートを真のナンバープレートに判断した。次に,実際のナンバープレート画像の超解像再構成を行った。この部分は主に固定近隣回帰に基づく。この方法は,スパース辞書学習と領域埋め込みの方法を統合し,精度および計算速度の良好なトレードオフを兼ね備えた。OpenCVにより提供された画像処理ライブラリを用いて,再構成画像の文字を分割した。個別の文字画像を得て,人工ニューラルネットワークによって認識した。認識の前に,特定の数の文字画像を用いて,ネットワークを監督し,認識した。単一隠れ層のニューラルネットワークを用いて,逆伝搬アルゴリズムを用いて,認識モデルを得た。最後に,文字画像の特徴を抽出して,入力ネットワークを分類して認識した。システムの表現をテストするために,テストセットとして100枚のナンバープレート画像を実際の場面で収集した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： セグメンテーション ,  画像 ,  ニューラルネットワーク ,  *再構成 ,  サポートベクトルマシン ,  ネットワーク ,  計算機処理速度 ,  *超解像 ,  高速度 ,  文字認識 ,  分類装置 ,  エッジ検出 ,  透視図法 ,  隠れ層 ,  *ナンバープレート
準シソーラス用語： 並列プログラミング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： license plate recognition ,  super -resolution reconstruction ,  OpenCV library ,  anchored neighborhood regression ,  support vec-tor machine ,  artificial neural network

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： ナンバー ,  超解像 ,  再構成 ,  識別