ニューラルネットワークによるナンバープレートの位置検出
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概要
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本稿では、ナンバープレートの重心位置を出力するように学習させたニューラルネットワークを使って、プレート領域を抽出するシステムについて報告する。学習パターンの提示位置は、乱数で与えられるため、毎回異なるパターンがニューラルネットワークに学習され、汎化能力の高いニューラルネットが形成される。学習パターン中に含まれるナンバープレートの最適学習面積、バンパーとヘッドライト部分の抑制学習による効果、及び学習パターンの拡大縮小と濃度値変換による効果について検討する。実験の結果、それぞれ98.5%,98.7%及び100%の高い検出率を得た(シフト幅32[pixel]のとき)。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1995-07-20
著者
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藤吉 弘亘
中部大学大学院
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金出 武雄
カーネギーメロン大学ロボット工学研究所
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藤吉 弘亘
中部大学工学部情報工学科
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藤吉 弘亘
中部大学 工学部情報工学科
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梅崎 太造
名古屋工業大学大学院工学研究科
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金出 武雄
カーネギーメロン大学
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藤吉 弘亘
中部大 工
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梅崎 太造
中部大学工学部情報工学科
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今村 友彦
中部大学工学部電子工学科
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梅崎 太造
中部大学工学部
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藤吉 弘亘
中部大学工学部
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