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J-GLOBAL ID：202202287403374802   整理番号：22A0445336

機械学習アプローチを用いたインド車両ライセンスプレートの自動認識【JST・京大機械翻訳】

Automatic recognition of Indian vehicles license plates using machine learning approaches

著者 (1件)： Kumar Sahoo Ashok (Graphic Era Hill University, Dehradun, India)
資料名： Materials Today: Proceedings  (Materials Today: Proceedings)
巻： 49  号： P8  ページ： 2982-2988  発行年： 2022年 
JST資料番号： W3531A  ISSN： 2214-7853  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： インドの車両数板変換の自動化のための提案方法を,この論文で提示する。多くの車両は,サイズと構造を変えて,インドの道路に置かれており,従って,数プレートには多くの変化がある。しかし,数段設計には厳密な基準があるが,多くの車両の実際の数板には多くの偏差が見られる。また,数プレートは多くのインド言語で書かれたが,処方されたノルムは,ライセンスプレートの発行権によって処方されるラテン文字を有するHindu-Arabic numeralsであることも観察できる。数板設計は,個人,商業,公共輸送など,車両の種類に従って変化する。自動車両数板を設計するために,これらの因子を考慮した。設計におけるステップは,数板からのセグメンテーションと文字抽出と,数板からの完全な情報を抽出するための分割文字の認識を含む。本論文では,ラテン文字を用いたHindu-Arabic numeralsに焦点を当てた。特徴抽出のために,Prewittフィルタ技術を,車両数板から特性を抽出するために使用し,そして,連結成分解析を,分割特性のために使用した。3つの異なる分類器,すなわち,k-最近傍,人工ニューラルネットワークおよび決定木を,実験に用いた。98.10%までの認識精度を達成し,この方向における将来の研究のための有望な因子であった。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 自動化 ,  言語 ,  自動車 ,  セグメンテーション ,  道路 ,  ニューラルネットワーク ,  特徴抽出 ,  インド ,  公共輸送 ,  ディシジョンツリー ,  *ライセンス ,  ノルム ,  *機械学習
準シソーラス用語： ナンバープレート ,  *自動認識 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： インドの自動車ナンバープレート ,  k最近傍 ,  決定木 ,  ニューラルネットワーク ,  局所ヒストグラム ,  階層的セントロイド

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 機械学習 ,  インド ,  ライセンス ,  自動認識