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J-GLOBAL ID：201902237071189158   整理番号：19A0526519

人工神経回路網分類器を用いたサウジアラビアナンバープレート認識システム【JST・京大機械翻訳】

Saudi License Plate Recognition System Using Artificial Neural Network Classifier

著者 (4件)： Alyahya Hana M. (Computer Science Department, Faculty of Computing and Information Technology King Abdul-Aziz University, KAU Jeddah, Saudi Arabia SA) ,  Alharthi Marim Kh. (Computer Science Department, Faculty of Computing and Information Technology King Abdul-Aziz University, KAU Jeddah, Saudi Arabia SA) ,  Alattas Amani M. (Computer Science Department, Faculty of Computing and Information Technology King Abdul-Aziz University, KAU Jeddah, Saudi Arabia SA) ,  Thayananthan Vijey (Computer Science Department, Faculty of Computing and Information Technology King Abdul-Aziz University, KAU Jeddah, Saudi Arabia SA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICCA  ページ： 220-226  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： 多くの地域は,公共輸送,病院,およびショッピングを含む。セキュリティ理由のためにコンピュータ技術を使用する。人間のニーズと技術を統合する必要性は劇的に増加している。自動車免許プレート認識は,人々が彼らの生活またはそれらの特性に影響を及ぼす攻撃のいずれかの攻撃から自分自身を守るのを助けるそれらの技術の一つである。サウジプレート内の文字を特異的に認識することができる自動車プレート認識システムの需要が増加している。これを困難なタスクにするサウジナンバープレートで発見された多くの課題がある。他の国とは異なり,サウジプレートはアラビア語文字と数,英語文字と数,水平と垂直線を持ち,最後にサウジアラビアのイギリスのロゴとabbreviationを持っている。本論文の目的は,プレート数を効率的に認識できるシステムを設計することである。二重線形補間アルゴリズムを用いて,すべてのナンバープレートの固定サイズを持つようにナンバープレート画像を抵抗させた。画像を残した後に,異なる前処理技術を適用して不要な部分を除去した。最後に,人工ニューラルネットワーク(ANN)分類器に基づく光学的チャター認識(OCR)を用いて,特性を認識した。Matlabツールは,設計と試験のために使用した。いくつかの実験を行い,精度を計算し,著者らの設計の効率を示した。結果は,著者らのシステムが92%の精度を持ち,アラビア語と英語の文字と数の両方を認識できることを示した。Copyright 2019 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： 画像 ,  英語 ,  英国 ,  ライセンス ,  *ニューラルネットワーク ,  *サウジアラビア王国 ,  自動車 ,  前処理 ,  公共輸送 ,  アルゴリズム ,  セキュリティ
準シソーラス用語： MATLAB ,  LOGO ,  アラビア語 ,  *ナンバープレート , 【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 (4件)： 人工神経回路網 ,  分類器 ,  サウジアラビア ,  ナンバー