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J-GLOBAL ID：202002230721769544   整理番号：20A0960676

インセプションV2を用いた高速R-CNNを用いたフィリピンナンバープレート文字認識【JST・京大機械翻訳】

Philippine License Plate Character Recognition using Faster R-CNN with InceptionV2

著者 (10件)： Amon Mari Christine E. (De La Salle University,Manila,Philippines) ,  Brillantes Allysa Kate M. (De La Salle University,Manila,Philippines) ,  Billones Ciprian D. (De La Salle University,Manila,Philippines) ,  Billones Robert Kerwin C. (De La Salle University,Manila,Philippines) ,  Jose John Anthony (De La Salle University,Manila,Philippines) ,  Sybingco Edwin (De La Salle University,Manila,Philippines) ,  Dadios Elmer (De La Salle University,Manila,Philippines) ,  Fillone Alexis (De La Salle University,Manila,Philippines) ,  Lim Laurence Gan (De La Salle University,Manila,Philippines) ,  Bandala Argel (De La Salle University,Manila,Philippines)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： HNICEM  ページ： 1-4  発行年： 2019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： 本研究では,フィリピンにおいて研究されているIncepitionV2特徴抽出器を用いて,Faser R-CNNを用いた自動ナンバープレート認識(ALPR)のための方法を提案した。文字認識システムが存在する一方で,フィリピンナンバープレートの異なる変動による認識の困難さがまだ残っている。異なるタイプのフィリピン免許プレート-1981,2003,2014,その他の画像における特徴抽出において,深いニューラルネットワークを訓練することによって,著者らの提案したマルチクラス検出システムは,ナンバープレート画像におけるアルファアナマ特性を認識することができた。このシステムを,異なるタイプの免許プレートを含むフィリピンにおける実際の交通画像に関してテストして,90.011%の検出率,93.21%の認識率および83.895%の全体的精度を達成した。Copyright 2020 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： ニューラルネットワーク ,  特徴抽出 ,  *文字認識 ,  フィリピン共和国 ,  抽出装置 ,  ライセンス
準シソーラス用語： *ナンバープレート ,  認識率 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： CNN ,  フィリピン ,  ナンバー ,  文字認識