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J-GLOBAL ID：201902237381022446   整理番号：19A0527574

ゾーン密度とサポートベクトルマシンを用いた透視歪の下での長距離自動ナンバープレート認識【JST・京大機械翻訳】

Long distance Automatic Number Plate Recognition under perspective distortion using zonal density and Support Vector Machine

著者 (3件)： Noprianto (Department of Electrical Engineering and Information Technology, Faculty of Engineering, Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta, Indonesia) ,  Wibirama Sunu (Department of Electrical Engineering and Information Technology, Faculty of Engineering, Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta, Indonesia) ,  Nugroho Hanung Adi (Department of Electrical Engineering and Information Technology, Faculty of Engineering, Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta, Indonesia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICST  ページ： 159-164  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： 自動番号プレート認識(ANPR)は,車両プレート数における情報を抽出するためのコンピュータビジョンアプリケーションの1つである。それにもかかわらず,プレート数の画像を撮るとき,透視歪は避けられない。不正確さを引き起こすもう一つの因子は,プレート数からカメラの距離である。これらの問題を解決するために,著者らは,自動的に検出し,車両プレート数を認識するための新しい方法を提案した。分類器としてサポートベクトルマシン(SVM)を用いてゾーン密度を用いた。著者らは,1,3,および5メートルの捕獲距離を有する21の車両プレート数に関する著者らのアルゴリズムをテストした。著者らの方法は,1,3,および5mの捕獲距離に対して,それぞれ89.77%,82.86%,および65.22%の精度をもたらす。以前の研究と比較して,著者らの方法は,5メートルの距離から採取したプレート数の特性を分割するとき,高精度を保存することができた。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 ,  *サポートベクトルマシン ,  捕獲 ,  応用プログラム ,  アルゴリズム ,  コンピュータビジョン ,  カメラ ,  *透視
準シソーラス用語： 高精度 ,  *ナンバープレート ,  *長距離 , 【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 (7件)： ゾーン ,  密度 ,  サポートベクトルマシン ,  透視 ,  歪 ,  長距離 ,  ナンバー