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J-GLOBAL ID：201802286316651927   整理番号：18A1809667

サポートベクトルマシンを用いたエチオピアの紙kno認識とFake検出【JST・京大機械翻訳】

Ethiopian Banknote Recognition and Fake Detection Using Support Vector Machine

著者 (3件)： Ayalew Tessfaw Mr. Engdaw (Dept. of Information Technology, Parul Institute of Engineering and Technology - Parul University, Vadodara, Gujarat, India) ,  Ramani Mr. Bhupendra (Dept. of Information Technology, Parul Institute of Engineering and Technology - Parul University, Vadodara, Gujarat, India) ,  Kebede Bahiru Mr. Tadesse (Dept. of Information Technology, Parul Institute of Engineering and Technology - Parul University, Vadodara, Gujarat, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICICCT  ページ： 1354-1359  発行年： 2018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： 通貨認識は多数の自動支払いサービスにおける重要なタスクであり,異なる国のバンノットを分類するために使用される。現在の経済においては,fa注意の循環が増加しているので,通貨認識のための自動的な方法の重要性が増加している。この認識システムは,画像取得,画像前処理,抽出特徴およびサポートベクトルマシンを用いた分類のような基本画像処理技術を含んでいる。画像取得のために基本的にカメラまたはスキャナを用いた。種々の前処理技術を用いて処理された通貨の画像と局所二値パターン技術を用いて抽出された画像の異なる特徴を抽出した。1)特徴が抽出されたとき,98%の精度を有する高性能分類モデルを示し,平均精度93%で,与えられたバンノットの妥当性を検証した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *エチオピア連邦民主共和国 ,  カメラ ,  画像処理 ,  *サポートベクトルマシン ,  走査装置 ,  画像 ,  前処理
準シソーラス用語： 分類モデル ,  画像前処理 ,  画像入力 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： サポートベクトルマシン ,  エチオピア ,  紙