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アイテム
人間が判読困難なナンバープレートの自動判別における高解像度化画像の応用
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/210732
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/210732f93c4d79-e3bb-4094-abce-f1a695c6db5b
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-DICOMO2020019.pdf (1.0 MB)
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Copyright (c) 2020 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | Symposium(1) | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2020-06-17 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | 人間が判読困難なナンバープレートの自動判別における高解像度化画像の応用 | |||||||||
| 言語 | ||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||
| キーワード | ||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||
| 主題 | システムセキュリティ | |||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||||
| 資源タイプ | conference paper | |||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 東京工科大学大学院 バイオ・情報メディア研究科 コンピュータサイエンス専攻 | ||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 東京工科大学大学院 バイオ・情報メディア研究科 コンピュータサイエンス専攻 | ||||||||||
| 著者名 |
鈴木, 友哉
× 鈴木, 友哉
× 宇田, 隆哉
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| 論文抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | 我々は，人間に判読困難なナンバープレートを自動的に判別するために，CG を使って大量のトレーニングデータを作成し，実際に撮影したナンバープレート画像を読み取る研究を行ってきた．研究成果として，人間に判読できない程度まで劣化したナンバープレートの画像から，場合によっては非常に高い精度で数字を読み取ることに成功した．一方で，すべての数字が高精度で判別できるわけではなく，予測値が低いものも存在していたため，トレーニング用のデータセットを作成するにあたり，基本的な画像から拡張を行う際，拡張方法が予測値に与える影響について調査を行った．その結果，特定の数字が別の特定の数字に誤分類される確率が一定程度あり，トレーニングデータの拡張には限界を感じた．そこで本論文では，テストデータとなるナンバープレートの画像に対して，RAISR を用いて人間の視認性を向上させるための高解像度化処理を施し，機械学習の予測値に与える影響について調査した．その結果，本論文で述べられている手法を用いた限りでは，コンピュータの算出する予測値の平均が向上することはなかった．ただし，個別の画像を見ると，RAISR による効果が大きいものがあり，高解像度化が有効に働く可能性は示された． | |||||||||
| 書誌情報 |
マルチメディア，分散協調とモバイルシンポジウム2038論文集 巻 2020, p. 118-125, 発行日 2020-06-17 |
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| 出版者 | ||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||
